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沙龙
1
回答
割炬
张量
的切片及data_ptr()的使用
arrays
、
numpy
、
pytorch
、
torch
tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]])所以我做了c = a[:,[2]],它给了我预期的答案,但在自动评分器上还是失败了。
浏览 2
提问于2020-06-27
得票数 1
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2
回答
PyTorch
张量
高级
索引
python
、
numpy
、
pytorch
假设我有一个矩阵和一个向量,如下所示: x = torch.tensor([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) y = torch.tensor([0, 2, 1]) 有没有一种方法可以对它进行x[y]切片,这样结果是: res = [1, 6, 8] 基本上,我取y的第一个元素,然后取x中对应于第一行和元素列的元素。 干杯
浏览 19
提问于2020-04-08
得票数 9
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1
回答
如何从2D
pytorch
张量
中获得最大元素的行和列
索引
?
python
、
indexing
、
pytorch
、
tensor
有没有什么方法可以检索二维
pytorch
张量
中包含的最大元素的行和列
索引
?例如,请参阅下面的
pytorch
张量
a:>> torch.tensor([1,2,3], [6,7,8])有没有办法从2维
pytorch
张量</
浏览 3
提问于2020-02-27
得票数 0
2
回答
在numpy/
pytorch
中,使用布尔数组或
索引
数组进行
索引
是更快?
numpy
、
pytorch
、
numpy-slicing
我可以用相同形状的布尔数组/
张量
或者包含我想要的元素的整数
索引
的数组/
张量
来
索引
我的numpy数组/
pytorch
张量
。哪个更快?
浏览 12
提问于2019-09-04
得票数 3
1
回答
PyTorch
张量
索引
还是条件选择?
python
、
pytorch
目标是32 x 1024 x 2048
张量
。因为根据经验法则,整数应该放在平方[]中。
浏览 8
提问于2020-02-15
得票数 0
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1
回答
为什么
PyTorch
收集函数要求
索引
参数的类型为LongTensor?
python
、
pytorch
我正在用
PyTorch
编写一些代码,我遇到了gather函数。查看我看到的文档,
索引
参数接受LongTensor,这是为什么?
浏览 81
提问于2019-05-28
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1
回答
高级
索引
在TensorFlow中跨n维可用吗?
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
在
PyTorch
中,我们可以使用标准的Pythonic
索引
来应用跨n维的
高级
索引
.result = preds[a, b, c, d] >>> [9, 12] 如何在TensorFlow中再现这一点,从相同的5个
张量
开始
浏览 3
提问于2022-08-09
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1
回答
PyTorch
中的Dict支持
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
PyTorch
是否支持类似dict的对象,通过这些对象我们可以反向传播梯度,比如
PyTorch
中的
张量
?到目前为止,我只尝试使用
张量
,但由于上述原因,它会导致内存
浏览 6
提问于2022-03-08
得票数 2
1
回答
如何返回
张量
中缺少的元素的先前相邻
索引
?
pytorch
我在火把中有两个
张量
:和我如何使用
pytorch
的
张量
API(Ops)来查找tensorB中缺少的TensorA元素,然后对于每个缺失的元素,返回TensorA中最近的前一个元素的
索引
?例如,对于上述
张量
,它应该返回:因为[3, 4, 5]和[8]从tensorA中消失了。对于[3, 4, 5],我们需要在tensorA中返回
浏览 0
提问于2023-04-13
得票数 0
1
回答
如何在两个不同大小的
PyTorch
张量
中获得相等元素的
索引
?
python
、
pytorch
假设我有两个
PyTorch
张量
:t = torch.Tensor([4, 7])最好是在GPU上处理大
张量
,因此没有循环或Numpy投射。
浏览 27
提问于2021-02-28
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2
回答
在训练和测试时间
pytorch
上以不同方式管理内存
python
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
pytorch
目前,我正在用
pytorch
编写一个基于U-net的分割模型,我想使用类似于mobilenet v2上引入的倒置残差来提高模型在cpu上的速度。 然后我意识到模型在训练阶段和测试阶段使用了更多的内存。虽然模型应该在训练阶段使用更多的内存,因为所有的中间步骤
张量
(特征图)都被保存了,并且使用可分离的卷积,为每个“卷积”操作创建了更多的
张量
。但在运行时,实际上只有几个最后一步
张量
必须保存以用于跳过连接,一旦创建了下一步,所有其他
张量
都可以删除。在测试阶段,具有正常卷积的u-net和具有可分离卷积的u-net的
浏览 1
提问于2019-04-13
得票数 0
1
回答
在
PyTorch
中用None
索引
张量
indexing
、
syntax
、
pytorch
、
tensor
我看到了在
PyTorch
中
索引
张量
的语法,不知道它意味着什么:其中v、t和n是
张量
。 "None“在这里扮演什么角色?
浏览 0
提问于2021-11-01
得票数 5
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2
回答
将
PyTorch
张量
与scikit-learn结合使用
python
、
numpy
、
scikit-learn
、
pytorch
、
tensor
我可以使用
PyTorch
张量
代替NumPy数组,同时使用scikit学习吗?我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法,但是当我使用
PyTorch
张量
而不是NumPy数组时,有什么我应该知道的吗?这是否意味着使用
PyTorch
张量
是完全安全的?
浏览 2
提问于2021-11-18
得票数 3
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1
回答
根据
索引
张量
从
张量
中提取子
张量
python
、
pytorch
、
tensor
我有这个
张量
: tensor([[[1, 2], [[5, 6], [7, 8]]) 我尝试使用torch.gather()函数和
高级
索引
,但没有成功
浏览 36
提问于2021-04-16
得票数 0
1
回答
双
张量
的火炬传播积
python
、
deep-learning
、
matrix-multiplication
、
pytorch
、
tensor
我想乘两个
张量
,这是我得到的: 第一个
索引
用于批量大小。我想要做的基本上是从B - (20, 1, 110)取每个
张量
,用它,我想乘以每个A
张量
(20, n, 110)。最后是
张量
AB,它的形状是(20, 96 * 16, 110)。所以我想通过用A广播B来乘以每个
张量
。在
PyTorch
中有一种方法可以做到这一点吗?
浏览 1
提问于2018-06-22
得票数 2
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2
回答
过滤
pytorch
张量
中的数据
python
、
pytorch
我有一个像<code>D1</code>这样的
张量
<code>D0</code>,我想实现一个名为<code>D2</code>的函数,它可以将正数据过滤成一个新的
张量
,并返回原始
张量
的
索引
。例如:如何在
pytorch
中最有效地实现此功能?
浏览 34
提问于2019-08-20
得票数 17
1
回答
为什么在
PyTorch
中有两个不同的标志来禁用梯度计算
python
、
pytorch
、
autograd
我是
PyTorch
的中级学习者,在最近的一些案例中,我看到人们使用torch.inference_mode()而不是著名的torch.no_grad()来验证经过训练的agent在强化学习(RL)实验中的有效性
浏览 53
提问于2022-10-25
得票数 -1
1
回答
如何在tensorflow中用常量k填充
张量
维的特定
索引
?
tensorflow
、
tensorflow2.0
、
tensor
我正在试图找到一种方法,用常量k替换
张量
中某一维的某些
索引
。类似于
PyTorch
中的index_fill_。我检查了tensor_scatter_nd_update,但这需要替换整个
张量
以及
索引
和值。这要求
索引
相对于整个
张量
,而不仅仅是一个特定的维度,并且还要求值以
张量
的形式而不仅仅是单个常量的形式。
浏览 1
提问于2021-03-08
得票数 0
2
回答
求次
张量
不等于毕托尔中给定
张量
的
索引
。
python
、
pytorch
例如,我有
张量
,它的形状是(4,4)。怎样才能找到特定次
张量
的
索引
?这在使用
PyTorch
时不会出现。我希望得到的预期输出是 [0,2]
浏览 1
提问于2022-03-24
得票数 2
1
回答
和:在火炬
张量
和numpy
索引
中
python
、
numpy
、
pytorch
、
tensor
我正试着习惯于用
Pytorch
索引
。但是,我无法理解
张量
和
张量
.,-1之间的区别,它正在打印不同的输出(output2)tensor = torch.rand([3,3,3,3]) print('Output1
浏览 4
提问于2022-07-25
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