2回答
批量张量的逐行处理
、、、、
我需要分别得到张量每一行的外积。代码是这样的： input1=K.placeholder(shape=(None，12)) prod=K.map_fn(someMethod，input1) someMethod需要执行以下操作： *defreturn the trace of the difference matrix # return trace 我希望跟踪值是标量，但prod是批处理大小的输入列表我使用plaidml作为后端，因此，希望与num
浏览 29提问于2019-06-21得票数 0
此模型中使用的数据是使用tensorflow数据张量进行预处理的，我已经对张量中的数据进行了洗牌和批量处理。这是很好的工作，同时拟合模型。我已经尝试检索内部numpy数组来为kt中的模型提供数据，但是我想知道在kt中是否可以使用张量
浏览 3提问于2020-08-24得票数 1
回答已采纳
我正在为与NLP相关的任务创建一个自定义数据集。if self.transform: idx = idx.tolist() 这意味着应该能够一次检索多个项目，这让我想知道： 这种转换是如何在多个项目上工作的呢？以本教程中的自定义转换为例。它们看起来不像可以在单个调用中应用于一批样本。 相关的
浏览 46提问于2021-02-25得票数 6
回答已采纳
我想要一个张量数组，连接它，对它做一个操作，然后把它转换成一个张量数组。这是为了对不同尺寸的输入进行批量处理。(这些输入是点的集合，而不是序列。)我想知道tensorflow是否真的会在拆分和连接时复制数据，或者它是否只会保存数据大小并对单个张量进行操作，从而向程序员展示一个“视图”。
浏览 2提问于2017-04-04得票数 0
回答已采纳
1回答
随机洗牌火炬张量
、、
我有一个批量大小为64的张量。批次中的每个样品都是[4, 300]形状。所以，我的批次的形状是[64, 4, 300]。我想随机地打乱批处理的元素。换句话说，我想把所有64个[4, 300]张量都打乱。我该怎么做呢？得到的张量显然将是形状[64, 4, 300]，但形状[4, 300]的所有64行将以不同的方式排序。
浏览 4提问于2020-05-12得票数 2
我目前正在尝试在PyTorch中实现一个LSTM，只要涉及到处理批量大小和多维张量，我就会突然忘记线性代数是如何工作的。我有一个大小为64，19，1的注意力分数张量，其中64是批量大小，19是源句的最大长度。我还有一个编码器输出的张量(隐藏状态)；它的形状是64、19、256，其中256是隐藏状态的维度。计算上下文向量/注意力得分和编码器隐藏状态的加权平
浏览 69提问于2021-10-18得票数 0
1回答
我正在测试代码，以逐行处理张量。
张量可以具有最后4个元素为0或具有非零值的行。如果该行的最后4个元素1.0,2.0,2.3,3.4,0,0,0,0的值为0，则删除最后4个元素，并将行中的形状更改为5个元素。第一个元素表示行索引。它变成了0.01.0 2.0 2.33.4。如果该行包含所有8个值为非零值的元素，则将其拆分为两行，并将行索引放在第一位。第一个元素2.0是张量中的行索引。有没有更好<em
浏览 13提问于2019-11-03得票数 0
回答已采纳
我想使用Spring进行CSV解析->在db中处理作业的->存储结果:对于CSV中的每一行，应该执行以下操作：2) parse it提前谢谢。
浏览 0提问于2013-11-21得票数 1
回答已采纳
假设我有两个张量S和T，定义如下：T = torch.ones((3,2,1))我想在批次之间连接所有可能的配对。批处理的单个串联会产生形状为(4, 1)的张量。有一些张量组合，所以最终得到的张量C必须是(3, 3, 4, 1)<e
浏览 3提问于2021-09-02得票数 3
1回答
keras多项式要素图层
、、、
我想要创建多项式特征乘以X.T *X的层： class QuadraticLayer(Layer):
super(QuadraticLayer, self.out_shape))
return (None, self.out_shape) 我的问题是，在call张量中，x是一个批量张量-如何编写针对每个训练示例的层，而不
浏览 14提问于2019-06-09得票数 1
假设我有data，一个大小为(B, N, D)的数据点集合的批次张量，其中B是我的批处理大小，N是每个集合中的数据样本数，D是数据向量的长度。我想要计算每个数据点集合的样本均值和协方差，但要批量进行。
为了计算平均值，我可以做data.mean(dim=1)，得到一个(B, D)大小的张量，表示每个集合的平均值。我以为我可以用做类似的事情，但它不提供批量完成<em
浏览 31提问于2022-03-04得票数 1
在以下图像中，A(绿色)和B(蓝色)是原始张量的视图，这些张量从左向右滑行，然后组合成单个张量进行批处理：使用视图的动机是为了节省GPU内存，因为对于大型多维数据集，这个扩展过程可以将数十MB的数据集转换成数十GB的数据集，尽管有大量的数据重用(如果使用正常的张量)。一次只返回一个视图是不可取的，因为张量的实际处理是
浏览 7提问于2022-03-05得票数 2
回答已采纳
根据本教程：，我正在使用PyTorch优化更快的RCNN>>> model.eval() .. preds = model([img.to(device)])编辑
当输入3D张量列表时工作(我的这种行为有点奇怪，我不明白为什么它不
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
回答已采纳
我不清楚Tensorflow中RNN的批处理方法。例如，tf.nn.rnn将张量列表BATCH_SIZE x INPUT_SIZE作为输入。我们通常是向会话批量数据提供数据，那么为什么它需要批量列表而不是单个批量？tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(CONST_NUM_OF_HIDDEN_STATES)
我将张量列表CONST_BATCH_S
浏览 1提问于2016-08-11得票数 2
1回答
放电筒分批索引
、、、
我正在寻找一种方法来对张量进行批量索引。现在，我想对更多的维度张量进行同样的处理。因此，假设q是n形，而我有一个n形的指数矩阵。但Qindex并不适用于这种情况。
你对如何处理这件事有想法
浏览 5提问于2022-07-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我想使用批处理在解码后从文件folder.But中读取图像，这在我使用tf.train.batch时可能会有一些问题。下面是代码。batch_size])错误是说我没有定义一些张量形状我不知道如何解码我没有在正确的way.Here中使用解码是错误的。
浏览 41提问于2017-08-19得票数 1
回答已采纳
如何使用python将10行million+行从vertica写入csv文件？当我尝试按如下方式写入bulk_data.csv时，它在200,000行之后被击中。cursor = con.cursor()header = map(lambda x: x[0], cursor.description)
with open(
浏览 0提问于2016-03-03得票数 0
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
腾讯云开发者
