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我有两个张量。tensor_B对应于8个充满1或0的镜头20数组，对应于对象类是否存在tensor_B.shape = (8，20)例如，如果tensor_B =1，0，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0，0，1，1，1，0，0，0，0，0，0
我想做tensor_A0，0，:，:.drop，然后是tensor_A0，2，:，:.drop等等，但都在一个步骤中</
浏览 33提问于2021-06-11得票数 0
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
(~99%)但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。我知道，如果我将列表中的所有稀疏张量连接成一个巨大的张量，它就会起作用。然而，这不是我的选择，因为稍后我必须对稀疏张量使用索引。(如果我将2D稀疏张量合并为
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
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TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和dense_shape张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。我的问题是，给定稀疏张量或稀疏张量值，如何检索每个包含张量的个体名称，即指
浏览 0提问于2021-01-16得票数 2
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我希望输入层为8位整数，以避免在CPU上进行int->float转换： m_InputBlobName.c_str(), nvinfer1::DataType::kINT8, static_cast<int>(m_InputW
浏览 2提问于2020-03-23得票数 0
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我有一个放火器张量A，如下所示：tensor([[ 4, 3, 3, ..., 0, 0, 0], [195, 195, 195, ..., 0, 0, 0]], dtype=torch.int32)标识所有条目都等于0的所有列，只删除那些所有条目都等于A.size()[1]): zero_list = zero
浏览 4提问于2019-11-27得票数 4
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我有一个LSTMStateTuple对象的python列表，我必须使用张量作为索引来检索它们。lstm.zero_state(10, tf.float32)]
如果我尝试state = states[index]，我得到一个错误，state = tf.gather(states, index)将states转换为一个张量，并返回一个形状为[10, 2, 128]的张量。如何获得LSTMStateTuple而不是张量？当我将状态传递给lstm时，我希望避免从LSTMSta
浏览 0提问于2018-10-13得票数 0
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我有一个PyTorch张量a，形状如下：a = torch.tensor([[[1., 0., 0., 0.]],从给定的张量
浏览 1提问于2020-08-09得票数 1
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你能直观地解释或者给出更多关于tf.gather_nd的例子，以便在Tensorflow中索引和切片到高维张量吗？
我阅读了，但它非常简洁，我发现自己很难理解函数的概念。
浏览 2提问于2017-03-05得票数 35
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我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。根据文件
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引<
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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我正在使用数据集阅读器从CSV中批量读取数据，并希望收集某些列。读取器返回张量的元组，根据我使用的读取器，列可以通过整数或字符串进行索引。我可以很容易地在Python语言中执行for循环，并对我想要的列进行切片，但是我想在tf.while_loop中这样做，以利用并行执行的优势。这就是我的问题所在- while循环中的迭代器是基于张量的，我不能使用它来索引我的数据集。如果我尝试评估它，我会得到一个关于会话不同的错误，等等
如何使用while循环(或ma
浏览 1提问于2019-03-06得票数 2
1,0)y.eval({x:x0})
我无法理解slice方法中的一些东西
浏览 1提问于2017-03-13得票数 2
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如何运行.py模块？
、、、、
我对Python没有任何经验。我看过一些教程材料，但似乎很难理解高级代码。所以我来这里是为了一个更具体的答案。对我来说，任务是重做我电脑中的代码。下面是一个场景：
浏览 6提问于2012-06-20得票数 3
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Theano/numpy高级索引
、、、、
我有一个4d theano张量(例如，形状为(1700，16,95000) )和一个形状为(1700，16,1024)的4d ' mask‘张量，使得mask中的每个元素都是我需要的原始张量的索引。如何使用掩码来索引张量？像samplemask或sample:，mask这样的东西似乎并不能真正起作用。
我也尝试使用二进制掩码，但由于张量相当大，我得到了一个“设备内存不足”异常。关于如何从张量中</e
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
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如何按索引(如python中的Numpy )为张量分配值？在numpy中，我们可以通过索引来填充数组的值：for n in range(10): array[n, 4 + k, :] = x, y, 0.4
如果有一个使用torch.zeros的零张量，那么如何用
浏览 6提问于2022-06-06得票数 2
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考虑以下张量 1.3, 7, 1, 0.5, -2, 9, 5, 0.25,-6, 0.2])
上述张量的输出是array([ 1.3 , 7, 0.2 ],现在，我想删除，假设第一个值，即1.3，从4到6的索引</e
浏览 4提问于2022-09-12得票数 1
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我有一个二维的X张量视图，我想用一个已知的索引从它中删除一条线。对于numpy，有了delete()方法，这样做很容易。是否有类似的方法来处理xtensor？
浏览 1提问于2018-07-06得票数 1
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我最近完成了一门课程，在那里我们使用了旧版本的TensorFlow.js，并且有一个关于张量(不仅仅是缓冲区)的有用方法：.get()。由于它已被删除，我必须使用不同的解决方案来创建我的简化学习率优化，其中我将以前的成本与新成本进行比较，如果以前的成本更大，则增加学习率，否则降低学习率。成本总是一个标量张量，我用新的成本堆叠前一个张量，用.argMax()得到更大的张量的索引，并通过.argMax()的索引-the结果从我的“常量”张量</em
浏览 2提问于2020-08-03得票数 1
我正在尝试用来自4D密集张量的数据填充tensorflow中的6D稀疏张量。由于这比内置的稀疏到密集函数所能处理的要复杂得多，所以我自己构建了这个函数，利用了SparseTensor构造函数，该构造函数接受索引的2D张量。在我的例子中，这个张量的维数是[num_elements, 6]，我想做的是以[num_elements, 4]的形式得到这个密集张量的所有可能的索引，然后我可以把它和一个单独的维数[num_elements, 2]
浏览 35提问于2020-09-10得票数 2
我需要在一个粗糙的张量中得到值，方法是沿着粗糙的维度进行索引。解释了失败的原因：
RaggedTensors支持多维索引和切片，但有一个限制:不允许将索引设置为粗糙的维度。这种情况是有问题的，因为指示的值可能存在于某些行中，而另一些行则不存在。在这种情况下，我们是否应该(1)引发一个IndexError；(2)使用默认值；或者(3)跳过该值并返回一个行数比我们开始时少的张量并不明显。遵循Python的指导原则(“面对模糊，拒绝猜测的诱惑”)，我们目前
浏览 0提问于2019-03-27得票数 5
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