我试图了解在DL框架中矩阵乘法是如何在二维上工作的,我偶然发现了一篇文章。他用Keras来解释同样的事情,这对他来说很管用。但是,当我试图在Pytorch中复制相同的代码时,它会失败,与下面代码的输出中的错误一样。
火炬代码:
a = torch.ones((2,3,4))
b = torch.ones((7,4,5))
c = torch.matmul(a,b)
print(c.shape)
输出: RuntimeError:在非单例维数为0时,张量a (2)的大小必须与张量b (7)的大小匹配。
Keras代码:
a = K.ones((2,3,4))
b = K.ones((7,
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
我在学习神经网络。
下面是完整的代码:
当我转换特性时,我得到以下输出:
import torch
def activation(x):
return 1/(1+torch.exp(-x))
### Generate some data
torch.manual_seed(7) # Set the random seed so things are predictable
# Features are 5 random normal variables
features = torch.randn((1, 5))
# True weights for our data, rando
这似乎是一个基本的问题,但我无法解决。
在神经网络的前通过中,我有一个形状为8x3x3的输出张量,其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3,如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵?
如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中,然后将其转换为PyTorch张量,那么它是否会在备份期间出现问题呢?(我的问题是,因为将PyTorch张量转换为numpy来执行一些操作,然后返回到张量,就不会在支持这些操作时计算梯度)。
当我尝试做类似的事情时,我也会得到以下错误。
a = tor
我很抱歉问了那件蠢事。我不能把其他问题的答案应用到我的任务中。目前,我发现了一个众所周知的错误:
expected lstm_input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (7491, 1025)
我的数据:
矩阵- 1025 浮动数字行.7491行
那么如何使它是三维的呢?还是我试图使用错误的图层模型?
我正在尝试访问图形卷积网络中间层的输出,model.predict抛出了输入值的InvalidArgument错误,因为model.fit在相同的输入下工作得很好。 这是我的代码,它使用了由spektral库提供的来自OGB的'CORA‘引用数据集,该库为图卷积网络提供了算法和示例。我的代码基于同一个库here中的一个示例 from spektral.datasets import citation
from spektral.layers import GraphConv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models im
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
我已经跟踪了Pytorch文档,并为MNIST数据集制作了一个非常简单的分类器。下面是我的代码:
import numpy as np
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5], [0.5])
如果我们计算一个4元向量和一个4x4矩阵之间的一个点积,我们这样做 import numpy as np
x = np.random.rand(4)
y = np.random.rand(4,4)
print(x.dot(y)) 但是,如果我想做同样的事情,但同时针对10个不同的向量和矩阵(但具有相同的维数),该怎么办?我试过了: import numpy as np
x = np.random.rand(10,4)
y = np.random.rand(10,4,4)
print(x.dot(y)) 但它并没有起作用。我还尝试了其他方法,但始终无法获得所需的输出维度(10,4)
我有一个带有Mmax轨迹的随机过程。对于每个轨道,我必须取两个矩阵的点积,A和B,有一个循环,它工作得很好。
A=np.zeros((2,Mmax),dtype=np.complex64)
B=np.zeros((2,2,Mmax),dtype=np.complex64)
C=np.zeros((2,Mmax),dtype=np.complex64)
for m in range(Mmax):
C[:,m]=B[:,:,m].dot(A[:,m])
(这里只有2x2矩阵来简化它,而实际上它们要大得多)然而,对于大量的轨迹,这个循环是缓慢的。我想通过矢量化来优化它,当我试图实现它时,