我们得到了这个三维input_tensor,它是一个表示(batch_size, N, 2)的张量。
batch_size = total batchesN = total predictions,2 = (label, score) Where
我想添加分数值(第二列元素),其中标签(第一列元素)是相同的每批。例如,假设这个张量包含3个批,每批4个预测和2个元素;我希望结果是required_output_tensor。
条件: No for loops或tf.map_fn()表示此答案。原因是,tf.map_fn()在使用TF2.X. 的GPU上速度很慢
input_tensor = tf
我正在尝试找到正确的语法来选择Pandas DataFrame中的行切片,条件是多维切片。
我想要执行直方图入库,方法是在多维numpy数组中提供bin,并向量比较记录是否适合一个bin或另一个bin。结果应该是一个一维的numpy数组,其中包含每个bin中的项数。
我最初的模型尝试如下,以供参考,尽管我已经在下面的答案中提供了部分实现(使用循环):
import numpy as np
import pandas as pd
## Generate Random Data
X = np.random.normal(0.5,0.1,100)
## Populate a Pandas Dat
我对numpy和python一般都是新手,我希望找到每个二维子数组的最小值,给定一个三维数组。例如:
# construct an example 3D array
a = np.array([[5,4,1,5], [0,1,2,3], [3,2,8,1]]).astype(np.float32)
b = np.array([[3,2,9,3], [8,6,5,3], [6,7,2,8]]).astype(np.float32)
c = np.array([[9,7,6,5], [4,7,6,3], [1,2,3,4]]).astype(np.float32)
d = np.array([[5