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沙龙
1
回答
tf.nn.conv1d和tf.nn.convolution在Tensorflow中有什么区别吗?
machine-learning
、
tensorflow
、
convolution
对我来说,它们是相同
的
功能,所以我看不出存在
的
原因是两个相同
的
功能。
浏览 0
提问于2020-01-29
得票数 1
2
回答
如何
计算
N-d
张量
中
的
非
零行?
python
、
python-3.x
、
tensorflow
我需要找到
非
零
的
行数,并将它们放入一个一维
张量
(一种向量)
中
。[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] 在实际应用
中
,
张量
形状将是[None,45,7],但在这里它是[3,2,7]。所以我需要找出维度1
中
非
零行
的
数量,并将它们保持在一维
张量
中
。non_zero
浏览 20
提问于2021-02-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
理解MATLAB凸集
的
行为
matlab
、
signal-processing
、
convolution
我在做一些
张量
的
卷积。下面是MATLAB
中
的
小测试: a= rand(5,7,2); c11=sum(sum第三行用convn执行
N-D
卷积,我想比较convn
的
第一行、第一列
的
结果和手工
计算
值。然而,与convn相比,我
的
计算
量并不相等。 那么,MATLAB
的
co
浏览 5
提问于2015-01-09
得票数 4
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1
回答
tf.nn.convolution与tf.nn.conv2d
的
区别
tensorflow
有人能解释一下tf.nn.convolution和tf.nn.conv2d之间
的
区别吗?
浏览 2
提问于2017-12-12
得票数 0
1
回答
在形状不同
的
向量集合上使用tf.nn.l2_loss
python
、
tensorflow
我想
计算
l2损失超过我所有的重量和偏见在我
的
神经网络。为此,我将所有权重和偏差添加到“tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES”
中
,并希望使用in定义
的
函数
计算
l2损失:...l2_loss = tf.nn.l2_loss(vars) * confi
浏览 0
提问于2018-10-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用keras
计算
张量
中非零值
的
对数
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在尝试实现一个自定义损失函数,它需要取模型输出
张量
中
的
值
的
对数。
张量
也可以包含零,所以我只想取
非
零值并
计算
对数。count = K.tf.count_nonzero(y
浏览 2
提问于2019-10-27
得票数 0
1
回答
关于多变量时间序列预测模型
的
几个问题
python
、
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
time-series
我很难理解我想要创造
的
模型。我有几个问题要问,所以我先解释一下我
的
模型,以及我想做什么: 我已经创建了数据序列(模型
的
输入和输出),每个步骤有7个时间步骤,因此输入将是某一周
的
天数
的
值,输出是下一周
的
天数
的
值(**因此,我
的
模型
的
我还准备了另一个输入列表,它有一些额外
的
特性,比如假日标志和天气条件,用于**下周**,因此模型
的
第二个input2具有每个示例
的
形状(7,7)。以下是
浏览 0
提问于2020-10-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对于Codility
中
的
问题CountNonDivisible,我
的
逻辑有什么问题?
python
、
arrays
、
python-3.x
、
dictionary
我正在尝试解决CountNonDivisible在代码上
的
问题,下面是我
的
解决方案。我
的
总分只有55%。我
的
逻辑是
计算
数组
中
存在
的
元素
的
所有除数,并从数组
的
总长度
中
减去它们,以获得每个元素
的
非
除数
的
数量。此问题来自Codility
的
lessons部分,可以在Lesson 11:下
的
链接
中
查看 import ma
浏览 0
提问于2021-01-17
得票数 0
5
回答
在一列熊猫蟒
中
获取
非
数字行
python
、
pandas
我
的
样本数据: 'unit': ['UD', 'UD', 'UD', 'UD', 'UD','UD'],0 Q1 -1.48 UD2 Q3 -6.18 UD 3 Q4
浏览 10
提问于2017-05-23
得票数 25
回答已采纳
3
回答
Pytorch:
如何
找到2D
张量
每行
中
第一个
非
零元素
的
索引?
python
、
machine-learning
、
pytorch
我有一个2D
张量
,每一行都有一些
非
零元素,如下所示: import torch tmp = torch.tensor([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=torch.float) 我想要一个包含每行第一个
非
零元素索引
的
张量
: indices = tensor([2],[3]) 我
如何
在Pytorch中
计算
它?
浏览 175
提问于2019-05-11
得票数 7
回答已采纳
1
回答
pyTorch梯度除以标量时变为零。
python
、
pytorch
True)/nz = torch.sum(x*y)print(x.grad) # results in None正如所写
的
,然而,如果我通过去掉标量乘法(x = torch.ones(n, requires_grad=True))来改变x
的
定义,那么我确实得到了一个与y等价
的
非
零梯度。我在谷歌上搜索了一群寻找这个问题的人,我认为它反映了一些基本
的
东西,我不明白火炬
中
的
浏览 4
提问于2020-10-06
得票数 1
1
回答
如何
仅将torch.topk应用于
张量
的
非
零元?
python
、
pytorch
我想应用函数torch.topk,但只应用于
张量
的
非
零元素(即,在计数过程
中
不
计算
零元素)。目前我这样做:但这也考虑了变量
张量
中
的
零元素,并返回其中最大
的
一个。我应该怎么做才能在
非
零元素
中
得到topk?
浏览 23
提问于2022-10-31
得票数 1
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1
回答
如何
将多个tensorflow函数并行应用于同一
张量
?
python
、
tensorflow
、
parallel-processing
设t是(m, n)形状
的
Tensorflow
张量
。设F是p函数
的
列表f_1, f_2, ...,其中这些函数
的
每个函数都有一个
张量
,并输出相同形状
的
张量
。我需要
计算
形状
的
张量
T,(p, m, n),这样,T[i]=f_i(t)。 注意,这是映射函数
的
逆设置,在这里,我们将1函数应用于元素集合。在这里,我们需要将函数
的
集合应用到1元素。此外,我们需要在并行
中
这样做。
浏览 0
提问于2019-06-04
得票数 1
2
回答
python
中
的
有效
张量
收缩
python
、
numpy
、
vectorization
、
numpy-einsum
我有一个
张量
列表L (ndarray对象),每个对象都有几个索引。我需要根据连接图来收缩这些指数。连接以((m,i),(n,j))
的
形式在元组列表
中
编码,表示“收缩
张量
L[m]
的
I-索引和
张量
L[n]
的
j-索引。
如何
处理
非
平凡连通图?第一个问题是,一旦我收缩了一对指数,结果就是一个不属于list L
的
新
张量
。但是,即使我解决了这个问题(例如,给出所有
张量
的
所有索
浏览 8
提问于2017-02-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
火炬
中
的
retain_grad()是
如何
工作
的
?我发现它
的
位置改变了毕业生
的
成绩
python
、
pytorch
在一个简单
的
pytorch测试
中
,我希望看到
非
叶
张量
的
梯度,所以我使用了retain_grad():a = torch.tensor([1.], requires_grad=[1] = y[0] * 2loss.backward()它给了我一个正常
的
输出
浏览 10
提问于2022-09-13
得票数 4
回答已采纳
1
回答
即使在output.grad ()之后也没有
python
、
machine-learning
、
pytorch
我
的
模型输出:tensor([[0.0000,0.1537],...],grad_fn=<ReluBackward0>)我在我
的
模型上取得了很好
的
效果--似乎没有问题,现在我看到了这一点,我不确定是否还有一个我至今还没有意识到
的
重大缺陷。但我
的
模型是学
浏览 0
提问于2021-01-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用Pytorch表示矩阵形式
的
洛伦兹内积
python
、
numpy
、
pytorch
、
matrix-multiplication
我想
计算
洛伦兹内积,即<x,y> = -x1y1 + x2y2 + x3y3 +...我有代码但这并不起作用,因为我一直收到这个错误- RuntimeError:
张量
a(450)
的
大小必须与
非
单元素维数为0
的
张量
b (30)
的
大小匹配<code>A1</code> 但我得到了一个新
的</e
浏览 17
提问于2021-06-11
得票数 0
1
回答
Python
中
不同维数组
的
矢量化
计算
python
、
arrays
、
numpy
、
vectorization
在科学
计算
中
,三维场可以离散为F[nx, ny, nz],其中nx、ny和nz是网格点在三个方向上
的
个数。在每一点上,假设我们附加了n-by-n
张量
。所以对于
张量
场,我们可以用一个5D数组来表示T[n, n, nx, ny, nz]。任意点[i, j, k]
的
张量
可以选择为T[:, :, i, j, k]。如果我想
计算
每个点
的
非
对角元素之和,我想使用代码。T具有不同
的
维数。在Python
中<
浏览 0
提问于2019-01-23
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为什么放火器不能
计算
循环中
的
梯度?
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
gradient
首先,我用torch.tensor()创建了一个
张量
,我
的
目标是
计算
y=2*x
的
梯度,它最初是通过设置参数requires_grad = True来完成
的
。我认为上面提到
的
步骤是模式。我想看看这个模式是否适用于向量a
中
的
每个元素,所以我写了for -循环,但是新
的
步骤返回
的
不是
张量
(2)。
浏览 3
提问于2022-04-11
得票数 0
1
回答
将一维函数扩展到三维数据窗口
python
、
numpy
、
scipy
、
signal-processing
、
linear-algebra
为了进行图像(卷)配准,我想应用一个窗口函数来输入数据,这样,
非
周期图像边界就不会导致FFT
中
的
条纹。我在这里使用
的
例子是2D数据: ham2d = sqrt(outer(h,h)) 这是否可以扩展到3D,甚至是
N-D
?
浏览 5
提问于2014-12-07
得票数 2
回答已采纳
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