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1
回答
PyTorch
Conv2D
返回
输入
张量
为
零
的
非
零
输出
?
tensorflow
、
pytorch
、
conv-neural-network
如果将仅包含
零
的
数组
输入
到
Conv2D
层,则
输出
也应仅包含
零
。在TensorFlow中,情况就是这样。但在
PyTorch
中就不是这样了,这里有一些非常简单
的
示例代码来演示这一点。为什么
PyTorch
会在这种情况下
输出
非
零
数?
浏览 36
提问于2020-10-12
得票数 1
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1
回答
填充=“相同”
的
Tensorflow/Keras
Conv2D
层行为怪异
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
zero-padding
我
的
问题:怎么可能?/TF pad在
张量
周围对称地出现
零
吗?我使用onnx2keras包将我
的
Pytorch
模型转换为keras
浏览 1
提问于2020-02-20
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1
回答
PyTorch
nn.Conv2d
输出
合成
python-3.x
、
pytorch
、
conv-neural-network
我正在使用Python3.8和
PyTorch
1.7.1。我看到了一个定义
Conv2d
层
的
代码,如下所示:X.shape此conv层
的
输出
卷
为
: c1(X).sha
浏览 0
提问于2021-02-09
得票数 0
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1
回答
torch.Conv2D
返回
哪些值?
pytorch
model = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=1) result = model(x)\ 1指模型处理
张量
后
的
输出
通道数。 我理解得对吗?
浏览 5
提问于2022-01-26
得票数 0
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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
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。co
浏览 2
提问于2019-10-27
得票数 0
1
回答
conv2d
在tensorflow中
的
应用
python
、
tensorflow
我想在tensorflow中使用
conv2d
,代码如下:filter_num = 3char_embed_size =cnn_inputs, strides=[1, 1, 1, 1],当我运行它时,它会发生以下错误: ValueError:从
输入
形状
为
7168,1,300,1,5,300,1,3
的
“
Conv2D
”(op:“
Con
浏览 2
提问于2019-03-06
得票数 0
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2
回答
基于
PyTorch
稀疏
张量
的
GPU快速计算
python
、
pytorch
、
tensor
是否有可能对
PyTorch
MxN
张量
的
每一行进行操作,但只在某些索引(例如
非
零
)上操作以节省时间?Large = Tensor([[0, 1, 3, 0, 0, 0],我想用下面这样
的
较小
的
“
张量
”: irreg
浏览 9
提问于2022-03-18
得票数 1
1
回答
将值复制到空
张量
中
python
、
tensor
我已经创建了一个特定大小
的
张量
,即C=4,3,40。我想把之前
张量
中
的
值复制到这个
张量
中。 我想复制
张量
A= 4, 3
的
所有值,只复制
张量
B= 4, 40, 1
的
二维值。我试过了: ten_size = torch.zeros(4, 3, 40) 但这显然是一个全为
零
的
张量
。我不知道如何从
张量
A和B中提取特定值并将其
输入
到ten_size中,因此
浏览 9
提问于2021-04-02
得票数 1
1
回答
创建一个具有1
的
张量
,其中另一个
张量
在
Pytorch
中具有
非
零
元素
python
、
pytorch
、
tensor
、
torch
假设我有一个任意形状
的
张量
A。它有k个
非
零
元素。我想建立另一个
张量
B,其中1表示A不为0,0表示A
为
。例如: A = [[1,2,0], [0,0,5]] 那么B将是: B = [[1,1,0], [0,0,1]] 有没有在
Pytorch
中实现这一点
的
简单方法?
浏览 12
提问于2020-11-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
连续
非
零
张量
的
求和
python
、
deep-learning
、
pytorch
我试图找到连续
的
非
零
张量
值
的
和,如下所示1)求出
张量
的
连续
非
零
值以
输出
[1.3, 0.0, 2.1],然后选择最大值
为
2.1。 2)找出与这些值相加
的
指标。在这种情况下,它将是2, 3, 4。
浏览 0
提问于2018-12-20
得票数 0
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1
回答
基于BERT
的
CNN卷积和Maxpooling
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
conv-neural-network
、
huggingface-transformers
我正在尝试通过插入CNN层来微调一个预先训练好
的
BERT模型(huggingface transformers)。在该模型中,使用了所有变压器编码器
的
输出
,而不仅仅是最新变压器编码器
的
输出
。从而将每个变压器编码器
的
输出
向量连接起来,并产生一个矩阵: 使用大小
为
3
的
窗口(3,BERT
的
隐藏大小,在BERT_base模型中
为
768 )执行卷积运算,并通过对卷积
输出
应用最大池化为每个变压
浏览 202
提问于2020-12-25
得票数 1
2
回答
如何在
PyTorch
中正确地实现批量
输入
的
LSTM网络?
pytorch
该 of
PyTorch
似乎
为
递归神经网络提供了可变
输入
长度
的
PackedSequence。然而,我发现要正确使用它有点困难。利用pad_packed_sequence恢复由pack_padded_sequence提供
的
神经网络层
的
输出
,得到T x B x N
张量
outputs,其中T是最大时间步长,B是批处理,N是隐藏大小。我发现,对于批处理中
的
短序列,随后
的
输出
都是
零
。 这是我
浏览 5
提问于2017-09-24
得票数 18
1
回答
如何使尺寸
为
[64,3,128,128]和[64,64,127,127]
的
两个
张量
的
维数相等
python
、
numpy
、
machine-learning
、
pytorch
、
tensor
我试图在
pytorch
中添加两个维度
为
[64, 64, 127, 127]和[64, 3, 127, 127]
的
张量
,但我需要在第二个
张量
中添加
零
,以便将它们
的
维度等于[64, 64, 127, 127我尝试过通过切片来添加
零
,但它并不健壮
浏览 20
提问于2019-05-05
得票数 0
2
回答
LSTM
的
预期隐藏状态尺寸不考虑批处理大小
python-3.x
、
lstm
、
pytorch
、
batchsize
我有一个译码器模型,它应该以批语句嵌入(批大小= 50,隐藏size=300)作为
输入
并
输出
一批预测语句
的
热表示: class DecoderLSTMwithBatchSupport(nn.Module
浏览 2
提问于2019-02-07
得票数 4
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1
回答
量化是如何和何时在TFLite图中工作
的
?
python
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
我可以看到,对于图中
的
每个
张量
,每个
张量
都有量化属性(min,max,缩放,
零
pt),我试图确定这些属性如何应用于每个
张量
。例如,我理解,我可以理解,取量化
的
权重/偏差,乘以比例,再加上最小值,就会
返回
原始
的
权重/偏差(几乎)。我不明白
的
是: 为什么有些
张量
有量化属性(如Relu,Sigmoid)而没有内在参数(比如权值和偏差)?是因为它们是
输出
张量
,在数据
浏览 0
提问于2018-05-10
得票数 0
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1
回答
用CNN下棋
的
Keras (TF)
输入
阵列维数问题
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
python-chess
我想给一个numpy阵列
的
CNN,其中包括2个棋子位置,一个在移动之前,第二个在一定
的
移动。我想训练CNN通过一个常规
的
国际象棋计划来评估这一举动。这些评估是int值。(1024, activation='relu', input_dim=864)) model.add(
Conv2
浏览 0
提问于2018-11-24
得票数 0
1
回答
PyTorch
点积在某些情况下不起作用
python
、
pytorch
我正在努力解决一个我无法用
PyTorch
代码解决
的
问题。我
的
任务很简单:只需要得到两个
张量
的
内积。但是,在某些情况下,
输出
变为
零
,而不是
返回
正确
的
值。我使用
的
是
PyTorch
版本1.2,这种情况以前从未发生过.在定义
张量
的
过程中,是否缺少了一些简单
的
东西? 谢谢您抽
浏览 0
提问于2019-09-05
得票数 0
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1
回答
PyTorch
使用布尔掩码提取
张量
元素(保留维度)
boolean
、
pytorch
、
mask
比方说,我有一个
PyTorch
2x2
张量
,我还生成了一个相同维度(2x2)
的
布尔
张量
。我想把它当做面具。例如,如果我有一个
张量
: tensor([[1, 3], [False, True]]) 我想使用该掩码来获得一个
张量
,其中与原始
张量
中
的
True相对应
的
元素被保留,而与False相对应
的
浏览 45
提问于2020-06-18
得票数 0
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1
回答
火炬中
的
两个
张量
串联
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
tensor
如何用
零
矢量填充形状[71 32 1]
的
张量
,使之成为[100 32 1] 我尝试通过连接形状[29 32 1]
的
零
的
填充向量。我尝试用形状
为
浏览 0
提问于2018-11-28
得票数 7
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