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(299)
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沙龙
1
回答
Pytorch
如何将
除
第一
维
以外
的
可变
大小
的
张量
相乘
python
、
matrix
、
deep-learning
、
pytorch
、
tensor
我有一个
张量
,它是A = 40x1。 我需要将它与其他3个
张量
相乘
:B = 40x100x384, C = 40x10, D=40x10。例如,在
张量
B中,我们得到了40个100x384矩阵,我需要将这些矩阵中
的
每个矩阵与A中
的
相应元素
相乘
在
pytorch
中做这件事最好
的
方法是什么?假设我们可以有更多
的
矩阵,比如B,C,D,它们总是以40xKxL或40xJ
的
形式出现
浏览 24
提问于2019-05-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
张量
中只有一
维
的
矩阵-向量乘法
pytorch
是否可以将
张量
中
的
一个(最后)
维
单独与其他向量
相乘
? 例如,假设
张量
T=100为20,400,矩阵M = 400,400。是否有可能使操作h_{transpose}*M*h,其中h是
张量
T
的
最后一
维
?换句话说,是否可以使用(可能是
pytorch
)内置函数来获得
大小
为100,20,1
的
结果
张量
浏览 13
提问于2019-04-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
迭代地将两个3D
Pytorch
张量
相乘
python
、
python-3.x
、
pytorch
、
matrix-multiplication
、
tensor
我有两个三
维
Pytorch
张量
,一个维度(8,1,1024),另一个维度(8,59,77)。我想把这两个人
相乘
。 我知道它们不能在当前状态下
相乘
,所以我想迭代地将它们
相乘
,并附加到单个
张量
中。当我们迭代第二
维
时,第二个
张量
可以表示为(8,59,1)。在这种状态下,将其与形状
的
第一
个
张量
(8,1,1024)
相乘
,得到形状(8,59,1024)
的
<e
浏览 32
提问于2020-11-22
得票数 1
1
回答
如何将
不同尺寸
的
两个
张量
连接起来
python
、
pytorch
、
tensor
我有两个
张量
的
火把,这些形状: RuntimeError:
张量
必须具有相同
的
维
数: got 2和3 我该怎么做才能解决这个问题?
如何将
二
维
PyTorch
张量
转换为三
维
张量
,或者
浏览 5
提问于2021-12-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
RuntimeError:无效参数0:
除
维度0外,
张量
的
大小
必须匹配。维度1
的
Got 3和1
python
、
pytorch
、
torch
、
resnet
、
torchvision
在通过
pytorch
对resnet50模型进行培训时,我得到了以下错误: 使用此数据集
浏览 0
提问于2019-03-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
移除火把中
的
零
维
python
、
matrix
、
multidimensional-array
、
pytorch
我有torch.tensor,其尺寸为0 x 240 x 3 x 540 x 960240x3x540 x 960
的
大小
。我用tensor= torch.squeeze(tensor)来尝试,但是零
维
没有被移除. 在我
的
例子中,
张量
的
大小
是
可变
的
,所以我不能硬编码到torch.squeeze。有什么简单
的
方法来删除
pytorch</
浏览 2
提问于2021-05-18
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何表示
PyTorch
LSTM三
维
张量
器?
python
、
pytorch
、
lstm
、
tensor
根据,我看到
Pytorch
’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做一个简单
的
序列到序列
的
LSTM,并且我有: print('x', x)我
的
x.size我想我需要一个第三
维
度,但我不确定它到
浏览 2
提问于2020-02-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将
张量
展开若干
维
pytorch
、
tensor
在
PyTorch
中,给定size=3
的
张量
,
如何将
其扩展到size=3,2,5,5,使所添加
的
维
具有与原始
张量
相对应
的
值。例如,使size=3 vector=[1,2,3],使
大小
为2,5,5
的
第一
个
张量
具有1值,第二个
张量
具有所有值2,第三个
张量
为3。此外,
如何将
大小
为3,2,5,5
的
向量扩
浏览 0
提问于2022-02-21
得票数 3
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1
回答
PyTorch
是否支持动态
维
数变量?
deep-learning
、
pytorch
、
dynamic-variables
我已经根据变量
的
变化维度更新了我
的
问题。我知道在Tensorflow中,如果输入维度正在变化/未知,我们可以将其声明为tf
浏览 2
提问于2017-08-14
得票数 0
1
回答
使用
PyTorch
数据加载器将三
维
和一
维
特征传递给神经网络
python
、
machine-learning
、
pytorch
、
tensor
我有
大小
为2x8x8
的
例子作为
张量
,我正在使用
PyTorch
数据加载器。但现在我也想添加一个
大小
为1(单个数字)
的
1
维
张量
作为输入。因此,我有两个神经网络
的
输入参数,一个是卷积层
的
多维参数,另一个是稍后要连接
的
额外参数。 也许我可以使用两个数据加载器,对于每个
张量
形状一个,但我不能洗牌。
如何将
单个
PyTorch
数据读取器用于这两个不同
的<
浏览 34
提问于2020-10-29
得票数 0
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1
回答
Python中
张量
的
全变分正则化
python
、
image
、
image-processing
、
pytorch
、
tensor
嗨,我正在尝试实现
张量
或更精确
的
多通道图像
的
总变分函数。我发现,对于上面的总变化(图中),有如下
的
源代码: tv_h = ((img[:,:,1tv_w = ((img[:,:,:,1:] - img[:,:,:,:-1]).pow(2)).sum() 因为我是python
的
初学者,所以我不明白索引是如何在图像中引用i
浏览 0
提问于2021-09-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何沿着一个单支火枪
张量
的
维
数连接?
numpy
、
pytorch
、
tensor
我编写了一个自定义
的
pytorch
Dataset,__getitem__()函数返回一个形状为(250, 150)
的
张量
,然后使用DataLoader生成一批批
大小
为10
的
数据。我
的
意思是在
维
数为0将这10个
张量
连在一起时,生成一个带有形状(2500, 150)
的
批处理,但是DataLoader
的
输出具有形状(10, 250, 150)。
如何将
DataLoader
的</e
浏览 1
提问于2021-10-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
PyTorch
张量
转换为尺寸不同
的
半尺寸和/或双尺寸?
python
、
pytorch
我是
PyTorch
和
张量
数据
的
新手。我有一个关于
张量
形状转换
的
问题。 我有两个问题。首先,如果我有一个torch.Size([8, 512, 16, 16])
张量
,并且我想把它转换成torch.Size([8, 256, 32, 32]),它是原来
张量
的
两倍,我该怎么办?在
第一
个问题中,我尝试过用ZeroPadding2D(8)函数将它重塑为torch.Size([8, 512, 32, 32]),但我不知道
如何将
第
浏览 1
提问于2019-06-24
得票数 2
回答已采纳
5
回答
“解压”在火炬中是做什么
的
?
python
、
numpy
、
pytorch
说: 返回一个尺寸为1
的
新
张量
,该
张量
插入到指定位置。.X= torch.tensor(1,2,3,4) >>> torch.unsqueeze(x,0)
张量
([ 1,2,3,4]) >>> torch.unsqueeze(x,1)
张量
([ 1,2,3,4]
浏览 7
提问于2019-07-28
得票数 100
回答已采纳
1
回答
按期望输出形状划分
的
平均池
python
、
numpy
、
tensorflow
、
pytorch
、
tensor
我正在尝试创建
PyTorch
的
nn.functional.avg_pool函数
的
某种版本,只需稍作修改:我希望根据所需输出
的
大小
动态地选择填充/步长。我已经成功地解决了一个一
维
张量
的
问题: if size然而,当一
维
张量
通过我
的
神经网络时
浏览 2
提问于2020-10-08
得票数 1
1
回答
如何才能更有效地将一批
张量
中
的
每个元素与
除
自身
以外
的
其他批处理元素
相乘
?
python
、
python-3.x
、
numpy
、
pytorch
、
autograd
因此,我有这样
的
代码,它将一批
张量
中
的
每个元素与
除
自身之外
的
每个其他元素
相乘
。代码可以工作,但对于更大
的
批处理
大小
,它会变得非常慢(理想情况下,我希望能够在批处理
大小
达到1000或更多
的
情况下使用它,但即使是几百个批处理
大小
也是可以
的
)。当使用
PyTorch
自动分级系统和大批量(如50或更大)时,它基本上会冻结。 我需要帮助使代码更快和更有效率,同时仍然获得相同<
浏览 17
提问于2021-05-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
理解
PyTorch
LSTM
的
输入形状
python
、
pytorch
、
lstm
、
tensor
这似乎是
PyTorch
中关于LSTM最常见
的
问题之一,但我仍然无法弄清楚
PyTorch
LSTM
的
输入形状应该是什么。 即使在跟踪了几个帖子(、、)并尝试了解决方案之后,它似乎也不起作用。背景:我在一批
大小
为12
的
文本序列中编码了文本序列(
可变
长度),并使用pad_packed_sequence功能对序列进行填充和打包。每个序列
的
MAX_LEN为384,序列中
的
每个令牌(或word)
的
维
数为768。
浏览 6
提问于2020-05-06
得票数 16
回答已采纳
1
回答
为什么在nn.Module中返回
pyTorch
强化学习示例中
的
self.head(x.view(x.size(0),-1
python
、
pytorch
、
torch
我知道平衡极点
的
例子需要2个输出。以下是self.head
的
输出 x = Linear(in_features=512, out_features=2, bias=True)x = torch.Size([121, 32, 2, 8]) 所以我想知道x.view(x.size(0),-1)在做什么?但是,
如何将
torch.Size(121,32,2,8)
的
x缩减为<
浏览 0
提问于2020-06-28
得票数 0
1
回答
如何返回基于1D掩码截断
的
k-dim
pytorch
张量
python
、
pytorch
、
boolean
因此,假设我有一个k-dim
张量
和一个1-dim掩码,它在
pytorch
中用于
可变
长度序列,并且我想返回一个
张量
,它表示掩码中直到
第一
个false值
的
元素。False,False,False]) >>> [[1,2],[3,4],[5,6]] 在本例中,输入
张量
是2D,但它可以是k-d,在这些维度上具有任意数量
的
值。只有
第
浏览 18
提问于2021-03-23
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将
四
维
PyTorch
张量
乘以一
维
张量
?
python
、
pytorch
、
torch
但我想要每一张成批
的
照片
的
随机值。带有一个批处理变量
的
代码: lam = np.random.beta(alpha, alpha) mixed_y = lam * y + (1 - lam) * y[index,:] 输入
的
XX输入
大小
:torch.Size([64, 3, 256, 256])
浏览 4
提问于2020-05-10
得票数 0
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