数组维数重塑
是指将一个多维数组重新调整为不同维度的数组。在编程中，数组是一种存储相同类型数据的数据结构，而数组维数重塑可以改变数组的形状和维度，以满足特定的需求。
数组维数重塑的主要目的是改变数组的维度，使其更适合特定的计算或数据处理任务。通过重塑数组的维度，可以更方便地进行数据操作、计算和分析。
优势：
- 灵活性：数组维数重塑可以根据具体需求灵活地改变数组的形状和维度，以适应不同的计算任务。
- 数据处理效率：通过重塑数组的维度，可以提高数据处理的效率，减少不必要的计算和内存开销。
- 数据分析：数组维数重塑可以使数据更易于分析和理解，提高数据分析的效率和准确性。
应用场景：
- 图像处理：在图像处理中，经常需要将多维图像数组重塑为特定形状的数组，以进行图像滤波、特征提取等操作。
- 机器学习：在机器学习中，经常需要将数据集的维度进行重塑，以适应不同的模型和算法的输入要求。
- 数字信号处理：在数字信号处理中，经常需要将多维信号数组进行重塑，以进行滤波、频谱分析等操作。
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- 腾讯云对象存储（COS）：腾讯云对象存储是一种高可用、高可靠、低成本的云存储服务，可以存储和管理大规模的数据。通过使用腾讯云对象存储，可以方便地存储和管理需要进行数组维数重塑的数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理和分析服务，可以方便地进行大规模数据的处理和分析。通过使用腾讯云弹性MapReduce，可以在分布式计算环境中进行数组维数重塑等数据处理任务。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）：腾讯云人工智能机器学习平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具和服务，可以方便地进行数据处理和模型训练。通过使用腾讯云人工智能机器学习平台，可以进行与数组维数重塑相关的机器学习任务。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
以上是关于数组维数重塑的概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！
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1回答
Matlab--多维数组点积？
、、、、
我有两个数组，每个数组都包含几个3x1的向量。这些数组具有不同的维数。我正在尝试创建一个不使用( for )循环来保存每个组合的点积的数组，但我似乎想不出该怎么做。将感谢任何想法、技巧或窍门
a = 5;
b = 6;
c = 10;
% 2 arrays
% uno is 3xAxB
% dos is 3xC
uno = rand(3, a, b);
dos = rand(3, c);
% Array to hold all the dot products
tres = zeros(a, b, c)
for m = 1:a
for n = 1:b
for p
浏览 0提问于2017-10-05得票数 1
1回答
我想垂直堆叠2D数组的前n列。我的实现如下：np.vstack(input_seq[:,:n].flatten().tolist()) 我想知道直接堆叠一维阵列会不会更快？np.vstack(input_seq[:,:n].flatten()) 或者有没有更快的堆栈列表方法？因为我要重复这个过程几百万次。 任何提示都将不胜感激！谢谢!
浏览 35提问于2021-07-06得票数 0
2回答
我使用此代码片段将二进制文件读入数组
fid=fopen('data.bin','rb') % opens the file for reading
A = fread(fid, count, 'int16') % reads _count_ elements and stores them in A
但是它将文件读入一个一维数组中。有没有一种直接的方法可以将二进制文件读入到二维数组中，而不需要编写循环呢？
浏览 5提问于2011-11-09得票数 1
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2回答
数组乘法的矢量化
、、、
我有一个三维数组U和一个二维矩阵A，我想像下面这样做乘法。我如何向量化我的代码？当然，循环太慢了。
for j=1:N
for k=1:N
UU(:,j,k)=A*U(:,j,k);
end
end
浏览 0提问于2016-04-03得票数 2
3回答
据我所知，一维数组是那些只有1列和任意多行的数组，反之亦然。
如果我运行这段代码：
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(1,10)
b = np.arange(10).reshape(10,1)
print(a.ndim, b.ndim)
它返回这两个数组都是二维数组。为什么？我知道这台电脑工作得很好。但是你能告诉我什么是一维数组吗？
浏览 37提问于2018-03-04得票数 1
我很难理解线性索引应用的情况。
对于二维数组，它似乎是直观的：
>> clear x
>> x=[1 2;3 4]
x =
1 2
3 4
>> x([1 2])
ans =
1 3
>> x([1;2])
ans =
1
3
对于三维矩阵，它似乎是直观的：
>> clear y
>> y(1:2,1:2,1)=x
y =
1 2
3 4
>> y(1:2,1:2,2)=x+10
y(:,:,1) =
浏览 0提问于2018-04-04得票数 3
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2回答
多维数组的Matlab访问向量
、、、、
我有一个大小为300x200x3x20的4D矩阵，其中300x200是一个视频帧的大小，3个是频道数(红-绿-蓝通道)，20个是帧数。
我想从这个矩阵中提取所有颜色向量，并将它们存储在一个大小为3x1, 200 ,000 (300 x 200 x 20 = 1,200,000)的2D数组中，其中每一行代表RGB颜色空间的一个组件，并且每一列都包含原始矩阵中一个像素的RGB值。
此外，我想对这些数据进行像素级的操作，例如提取视觉特征，但我无法找到一种有效地访问沿三维向量的方法。
如果不使用循环，我怎么能有效地完成这些工作呢？
浏览 2提问于2014-02-25得票数 1
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2回答
我在互联网上读到关于矮胖的东西，在这点上被困住了
如何将数组转换为一维
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newa = arr.reshape(-1)
print(newa)
输出：1,2,3,4,5,6
浏览 7提问于2021-11-16得票数 1
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我有一个矮小的数组：
import numpy as np
A = np.array([1,2])
例如，我想使二维numpy数组中的这两个元素的n-copies
B=[[1,1,1,1],[2,2,2,2]] # 4 copies of each element of A into a separate array
我该怎么做呢？
浏览 5提问于2017-03-20得票数 4
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我想得到一个三维张量的数字(显示在相应索引的张量中，就像tf.math.bincount那样)。
对于2d张量，您可以简单地这样做：
T = tf.round(25*tf.random.uniform((5,8)))
bincounts = tf.cast(tf.math.bincount(T, axis=-1),tf.float32)
但是在三维张量上，我发现的唯一方法是在三维上循环，就像这样：
third_dim = 10
T = tf.round(25*tf.random.uniform((5,8,third_dim)))
bincounts = []
for i in range(t
浏览 13提问于2022-01-21得票数 0
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在文档中，提到了参数func需要返回一个二维数组。它不应该是一维数组吗？目标y多为一维形状(n_samples ).
下面的代码，目标y和func的输出是一维的，运行正常-
exponentiate = lambda x: np.exp(x)
naturalLog = lambda x: np.log(x)
loglinreg = compose.TransformedTargetRegressor(regressor=linear_model.LinearRegression(),func=naturalLog,inverse_func=exponentiate)
loglinreg.fit
浏览 4提问于2021-07-17得票数 1
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1回答
在Matlab中，有一个ifft函数(逆快速傅里叶变换)- .
特别是以下几点：
ifft(X,n,dim)
它返回X跨维dim的逆DFT。
在R中，除了signal包- 之外，还有一个类似的函数。
但是，它只允许x输入数组，如下所示：
ifft(x)
问题：
是否有任何方法包括额外的维数，如在Matlab函数中的dim，与R？
非常感谢你看我的问题，非常有帮助。
浏览 2提问于2013-05-14得票数 1
我有一个二维数组和一个一维数组，我需要将一维数组中的每个元素乘以二维数组列中的每个元素。它基本上是一个矩阵乘法，但是numpy不允许矩阵乘法，因为是一维数组。这是因为矩阵在numpy中本质上是2d的。我怎样才能解决这个问题呢？这是我想要的一个例子：
FrMtx = np.zeros(shape=(24,24)) #2d array
elem = np.zeros(24, dtype=float) #1d array
Result = np.zeros(shape=(24,24), dtype=float) #2d array to store results
some_loop to inc
浏览 3提问于2012-07-13得票数 0
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1回答
我正在尝试做一个带有向量的任意N维曲面的‘卷积’。更具体地说，我正在尝试获得N阶Volterra内核的输出(参见，等式1)。
因此，对于一维核，输出是一阶核与过去输入时期的简单滑动卷积。它本质上是将过去输入时期中的每个值与一个系数相乘/加权。
二阶核输出是二维矩阵与信号的‘卷积’。该核函数使用系数对过去的每一对点的乘积进行加权。
三阶核是一个3d矩阵，它对过去记忆时代中的每个三元组的点进行加权。
另外，我也不知道内核的尺寸/顺序。它是一个输入参数。
我知道我可以通过逐点遍历几个for循环来非常不优雅和缓慢地做这件事，但我想知道在matlab中是否有一种方法可以非常快速和优雅地做到这一点？
谢谢
浏览 0提问于2013-07-20得票数 7
我想训练一个聊天机器人的模型，我遇到了这个错误。任何关于如何解决这一问题的建议都将不胜感激。谢谢。
代码。
建立神经网络：
var model = await tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
units: 8,
inputShape: training[0].length
}));
// console.log(model);
model.add(tf.layers.dense({
units: 8
浏览 0提问于2020-02-21得票数 2
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1回答
我对numpy数组有一个问题，我不能理解我做错了什么。我需要创建一个带有随机int (非零)的100x100矩阵，最后一行应该是前面所有行的组合。下面是我的代码： non_zero_m = np.random.randint(0,10,(99,100))
arr = non_zero_m.sum(axis=0)
singular_m = np.concatenate((non_zero_m, arr))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0
浏览 13提问于2021-09-15得票数 0
3回答
当我尝试创建一个超过32维的numpy数组时，我得到一个错误：
import numpy as np
np.ndarray([1] * 33)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-78103e601d91> in <module>()
----> 1 np.ndar
浏览 1提问于2016-09-05得票数 9
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1回答
我有一个图像数组(宽度、高度、rgb)，我想要计算图像的平均R、G和B值。
如何找到三维数组的平均值，以便获得向量avg_r，avg_g，avg_b
浏览 0提问于2016-10-25得票数 0
我想将Numpy数组的列表保存到一个文件中。该列表的形状如下：
my_list = [np.ones((2, 515, 3)), np.ones((2, 853, 3))]
但是，当我尝试使用np.savez保存它时，该列表尝试转换为Numpy数组。执行np.array(my_list, dtype='object')时会出现以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Trac
浏览 3提问于2017-06-23得票数 0
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b = np.concatenate((a, a[:,0]), axis=1)
ValueError:所有输入数组必须具有相同的维数，但索引0处的数组具有二维，而索引1处的数组具有一维。
浏览 7提问于2022-03-09得票数 0
我有一个关于将几个数组组合成一个数组的问题。我有一个长度为1000的列表，在列表的每个元素中有16个维度为100的数组，我想要实现的是一个包含1000个元素的列表，每个元素都有一个维度为1600的数组。如何实现这一点:我尝试了以下方法:返回16'000 x 100维度的x=np.concetate(x, axis=0)和返回16 x 100'000维度的x=np.concetate(x, axis=1)。我还尝试了x=np.vstack和x=np.hstack，但我自己无法获得它。有人能帮帮我吗？ 谢谢! 编辑:最小工作样本： 我有类似这样的东西，首先是数据帧 Date
浏览 21提问于2019-03-18得票数 0
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2回答
我有两个numpy数组:一个带有shape (n, a0, a1, ...)的数组(n, a0, a1, ...)和一个带有shape (n, b0, b1, ...)的数组k。我想要计算和数组指数，以便输出有维(a0, a1, ..., b0, b1, ...)和
out[i0, i1, ..., j0, j1, ...] == prod(x[:, i0, i1, ...] ** k[:, j0, j1, ...])
如果只有一个a_i和一个b_j，广播可以通过
import numpy
x = numpy.random.rand(2, 31)
k = numpy.random.randi
浏览 2提问于2017-10-11得票数 9
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1回答
我需要初始化可变形状(dim,) + (nbins,)*dim的数组，其中dim通常很小，但是nbins可以很大，这样数组的ndims = dim + 1。例如，如果dim = 1我需要一个形状(1, nbins)的数组，如果dim = 2的形状是(2, nbins, nbins)等等。
是否可以相应地键入numpy数组？我尝试了如下
ctypedef uint32_t uint_t
ctypedef float real_t
...
cdef:
uint_t dim = input_data.shape[1]
np.ndarray
浏览 0提问于2014-12-16得票数 5
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我有一个包含数组的单元格，格式如下
a{x,y,z}(i,j)
A是三维单元格，每个单元格有i*j个数组
a <79x95x68 cell>
val(:,:,1) =
Columns 1 through 2
[6x6 double] [6x6 double]
[6x6 double] [6x6 double]
[6x6 double] [6x6 double]
我想将其重新安排为以下格式
a{i,j}(x,y,z)
怎么做？有什么好主意吗？我必须做迭代吗？
matlab说，a{:，:}(x，y，z)是错误的单元格引用.........
浏览 0提问于2013-06-07得票数 1
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2回答
我有一个问题，试图重塑我的numpy阵列。我有一个二维数组，我想让它成为一个三维数组。我到处都找过了，但即使我发现有人在回答我的问题，也只会使问题变得复杂。我只想知道有没有一种数学方法来计算，重塑一个裸体。
浏览 0提问于2020-04-10得票数 1
def GradientDescentMulti(x_train,y_train, theta, alpha, num_iters):
J_history=[]
for iter in range (1,151):
h= x_train.dot(theta)
error=h-y_train
theta_change = (1./m) * alpha * (x_train.T .dot(error))
theta=theta-theta_change
cost_history=(1./(2*m)) * ((error.T) .dot (error))
J_histo
浏览 24提问于2020-06-13得票数 0
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我正在尝试寻找258 x 318 x 801双倍的3D图像的阈值。我首先将图像重塑成一维阵列，然后使用灰度阈值。
ROI = reshape(postImg,[],1);
thresh = graythresh(ROI);
但是我试图找出实际的强度阈值，而不是0到1之间的值。除了使用多阈值之外，有没有其他方法可以转换它？
浏览 5提问于2020-04-13得票数 1
1回答
Numpy重塑“反转”
、、、
我从一个文件中读取了一个4D数组，该文件以2D形式i，j，k，x，y，z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后，我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h
浏览 4提问于2018-08-02得票数 3
回答已采纳
我想用Python创建一个2x2x3的三维数组。 我做了以下工作： x = numpy.array([[[1,1], [2,2], [3,3]], [[1,1], [1,1], [1,1]]]) 但是，我的输出是一个2x3x2数组。 print(x.shape) 我做错了什么？有没有人可以一步一步地解释如何构建3D数组，我对行、列和轴有点困惑。 提前谢谢你。
浏览 79提问于2020-07-05得票数 0
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我对数组和向量的NumPy概念感到困惑，假设我们有一个如下所示的一维数组。从“形状”方法中，我可以看到维数。(10,)指的是包含10个元素的一维。
a = np.arange(10)
print(a)
a.shape
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
现在，我了解了一个名为np.newaxis的方法，它将数组转换为行向量。所以我在想，在NumPy中，我们假设一个行或列向量总是有二维的吗？(我认为在线性代数中，向量可以存在于任意维数中，或者当我们提到“维数”时，NumPy和线性代数在概念上有差异。)由于向量是通过调用np.newaxis添加1维来转换的。
print(a[
浏览 3提问于2020-01-25得票数 3
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在进行deeplearning.ai课程时，我马上需要使用numpy.reshape()。然而，当我这样做的时候，我在课程笔记本上被指示要以一种特定的方式去做。目的是将一个四维矢量转化为一个二维矢量。
//指示：
为了方便起见，您现在应该将形状的图像(num_px，num_px，3)重新定义在形状(num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1)的numpy数组中。在此之后，我们的训练(和测试)数据集是一个numpy数组，其中每个列表示一个扁平的图像。应该有m_train (分别为m_test)列。
练习:重塑训练和测试数据集，使大小为(num_px, num_px, 3)的图像被压平成形状
浏览 0提问于2019-02-28得票数 5
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如何在MATLAB中分配三维数组中的一维切片？
我有一个名为“CD”的逻辑2d数组，它对应于我想要设置的三维图像矩阵(RGB格式)的像素。
CD = any(d, 3);
CDM(CD) = 255;
在这种情况下，'CDM‘是一个3d矩阵，包含每个像素的R，G，B值(例如，它是一个771x457x3矩阵)。
以上代码起作用。它生成我想要的红色像素的图像。
但假设现在我想生成绿色或青色像素？如何访问'CDM‘的第二层和第三层(绿色和蓝色值)？我试着分配
CDM(CD) = [0 255 255];
但这将返回错误。
In an assignment A(:) = B, the
浏览 2提问于2016-11-25得票数 2
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C++中的多维数组
、、、、
我必须实现一个网格文件。需求是为1-32维构建网格文件.就像我可能需要建立一个4维的网格文件，一个32维的网格文件等等。
请建议一个合适的数据结构，这可能支持网格目录，并可用于1-32维包括在内。
谢谢。
浏览 3提问于2012-02-15得票数 0
1回答
Keras权值节约
、、、、
我正在使用预先培训过的Keras模型MobileNets。我试图在文本文件中保存其中一个层的权重。权重矩阵的维数如下：
layerr = model.layers[2].get_weights()
print(layerr.shape)
(1, 3, 3, 3, 32)
我搞不懂哪一个是3对应的通道，哪一个对应于高度和宽度。我知道32对应于过滤器的数量。
如果你能帮我把它们保存成一个线性矩阵，那就太好了！
浏览 1提问于2018-12-02得票数 0
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3回答
我想把二维数组变成三维数组。我写了代码，
for i in range(len(array)):
i = np.reshape(i,(2,2,2))
print(i)
I变量具有偶数长度数组，如[["100","150","2","4"],["140","120","3","5"]]或
[[“1”,”5”,”6”,”2”],[“4”,”2”,”3”,”7”],[“7”,”5”,”6”,”6”],[“9”,”1”,”8”,”3”],[“3”,”4”,”5
浏览 0提问于2018-04-27得票数 1
2回答
python numpy数组切片
、、、、
我有一个二维数组，A是6x6。我想取前两个值(索引0,0和0,1)，取两个值的平均值，并将平均值插入到一个新数组中，该数组的列大小是索引为0,0处的A (6x3)的一半。然后我会得到A的下两个索引，取平均值，放入新的0,1数组中。
我知道如何做到这一点的唯一方法是使用double for循环，但出于性能目的(我将使用3000x3000大小的数组)，我知道有更好的解决方案！谢谢!
浏览 1提问于2011-05-23得票数 1
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我有一个大矩阵的形状(2,2,2，...n)的nD维数，经常变化。
然而，我也接收传入的数据，这总是一个一维数组的形状(2，)。
现在，我想用我的一维数组通过整形，把我以前的nD维矩阵相乘。我也有一个“索引”，其中的维度，我想特别广播和修改。
因此，我正在执行以下操作(在循环中)：
matrix_nd *= array_1d.reshape(1 if i!=index else dimension for i, dimension in enumerate(matrix_nd.shape))
但是，作为输入的生成器似乎并不有效。请注意，维度总是等于2，并且只在我们的序列中放置一次。
例如，如果
浏览 0提问于2019-11-21得票数 0
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1回答
我有两个数字数组。A的大小为w，h,2和'B‘，n,2。换句话说，A是二维矢量的二维阵列，B是二维矢量的一维阵列。最后一维是n维向量，其中每个分量是A的对应向量(用前二维w和h表示)与B的第n个向量之间的欧氏距离。
我知道我可以手动遍历python中的w、h和n，并计算每个元素的距离，但我想知道是否有一种聪明的方法可以通过numpy操作来提高性能。
我发现了一些类似的问题，但不幸的是，所有这些问题都使用相同维度的输入数组。
浏览 1提问于2016-12-18得票数 2
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可以转换一维数组吗？
a = np.array([1,2,3])
的二维数组，该数组等效于
b = np.array([[1],[2],[3]])
而不创建数组的副本，并且
b是连续的吗？
浏览 0提问于2014-10-23得票数 0
我是python的新手，我想通过sklearn包找到斜面和拦截。下面是我的密码。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def findLinearRegression():
x = [1,2,3,4,5]
y = [5,7,12,9,15]
lrm = LinearRegression()
lrm.fit(x,y)
m = lrm.coef_
c = lrm.intercept_
print(m)
print(c)
我得到了一
浏览 17提问于2022-08-08得票数 0
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创建模型：
model=Sequential()
model.add(Dense(input_dim = 12, units = 10, activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
model.add(Dense(units = 8, activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
model.add(Dense(units = 1, activation='sigmoid', kernel_initiali
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
2回答
在NumPy中是否有将向量表示为一维或二维ndarray的标准实践？我离开了MATLAB，它将向量表示为二维数组。
浏览 1提问于2013-01-03得票数 5
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2回答
我有一些使用整形的问题。我想重塑一个四维矩阵，而第四维必须变成一个列。
所以如果我有：
A(:，:,1,1) =
1 4
2 5
A(:，:,2,1) =
2 5
3 6
A(:，:,1,2) =
10 14
12 15
A(:，:,2,2) =
12 15
13 16
我的重塑应该是：
第1至5栏
1 4 2 5 2
10 14 12 15 12
第6至第8栏
5 3 6
15 13 16
浏览 2提问于2014-03-29得票数 0
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2回答
在此代码中(此提供)：
from PIL import Image
import numpy as np
def load_image(infilename):
img = Image.open(infilename)
img.load()
data = np.asarray(img, dtype="int32")
return data
def save_image(npdata, outfilename):
img = Image.fromarray(np.asarray(np.clip(npdata, 0, 255), dt
浏览 43提问于2018-06-02得票数 0
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1回答
def preprocess(numerical , categorical):
imputer = SimpleImputer()
x_num = imputer.fit_transform(numerical)
scaler = StandardScaler()
x_num = scaler.fit_transform(x_num)
one_hot = OneHotEncoder()
x_cat = one_hot.fit_transform(categorical)
print('X_num Shape : ' ,
浏览 23提问于2020-06-21得票数 2
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2回答
我正在建立我的第一个神经网络与煤角和坦索弗洛。我把输入输入到一个形状数组(60000，28，28)中，但是当我试图将它输入到模型中时，我会得到一个错误，即输入形状是错误的。
我尝试了多个不同的输入形状，包括(60000，28，28) (1，28，28) (28，28) (28，28，1)，但它们似乎都没有工作。
model = kr.Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(60000, 28, 28)))
model.add(Dense(units=784, activation='relu'))
model.add(De
浏览 1提问于2019-05-28得票数 0
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根据的文档，
返回一个连续的扁平数组。
返回一个包含输入元素的一维数组.只有在需要时才会复制。
为了方便和高效的索引，我想有一个二维数组的一维视图。我正在使用ravel创建视图，到目前为止还不错。
然而，我不清楚“只有在需要时才能复制”是什么意思。如果有一天在执行我的代码时创建了一个副本，那么代码将停止工作。
我知道有，但是它的文档说：
不总是可以更改数组的形状而不复制数据。
无论如何，我希望数据是连续的。
如何在二维数组和一维视图中可靠地创建？我希望数据在内存中是连续的(为了提高效率)。在创建二维数组时是否需要指定任何属性，以确保它是连续的，并且ravel不需要复制它？
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浏览 8提问于2021-11-27得票数 0
你好，我是tensorflow的新手，目前，我正在处理彩色图像，这是PCAS。
我以“红色”、“绿色”和“蓝色”的形式提取了PCAS，并计算了与“红色”、“绿色”和“蓝色”成分相关的权重。
在做完以上所有的工作之后，我想把所有三个二维矩阵组合成一个三维矩阵。
对于tensorflow来说，它是一个三维张量。
def multi(h0,ppca,mu,i,scope=None):
with tf.variable_scope(scope or"multi"):
return tf.matmul(ppca[:,:,0],h0[i,:,:,0]) + tf.resha
浏览 6提问于2017-04-19得票数 1
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我想扁平，任何一般的n维torch.Tensor，但以计算优化的方式。(这里所说的“扁平”，意思是将给定的张量转换为一维张量，其元素数与给定的向量相同。)我目前正在使用以下步骤来这样做：
local original_tensor = -- output of some intermediate layer of a conv-net residing in the GPU
local shaping_tensor = torch.Tensor(original_tensor:nElement())
original_tensor = original_tensor:resizeAs(shap
浏览 10提问于2016-04-26得票数 1
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