如何检查两个PyTorch张量在语义上是否相等？
在给定浮点错误的情况下，我想知道元素是否只有一个小的epsilon值不同。
浏览 1提问于2018-11-19得票数 12
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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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我想使用以下代码将Tensorflow中的张量的子数组等同于： import tensorflow as tfb = tf.placeholder(shape = [1])
a[0,0] = b 但是有一条错误消息“‘张量’对象不支持项赋值”。
浏览 9提问于2019-02-27得票数 0
我在计算损失的时候，有人建议我不要用梯度下降和权重矩阵来更新自己，而是使用pytorch .backward函数。我开始阅读这里的一些文档和帖子，介绍它是如何工作的，似乎它将计算火炬张量在函数调用中包含requires_grad=True的梯度。
因此，除非创建火炬张量，否则我无法使用.backward。
浏览 9提问于2022-07-20得票数 0
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PyTorch张量
、、、
我是PyTorch的新手。谁能向我解释一下，为什么我们要在执行回归之前将数据帧转换为torch张量？(正如您所见，我已经拆分了数据集)。
浏览 16提问于2020-10-25得票数 0
我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。我想知道如何将图像输入数据更改为列表或数组输入数据。
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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稀疏张量减少训练时间
、、、
我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
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我想让张量通过卷积2层。我不能执行它，因为我得到了一个类型错误，即使我已经将我的numpy数组转换为张量。 我尝试使用tf.convert_to_tensor()来解决这个问题。
浏览 255提问于2019-05-31得票数 1
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在使用pytorch时，我可以使用numpy数组吗？
我正在将一段代码从tensorflow转换为pytorch，代码在计算过程中使用numpy数组。在计算过程中，我可以将输入保持为numpy数组吗?还是必须将它们转换为torch张量？
浏览 0提问于2021-07-13得票数 0
假设我们只想修改变量值的一部分的梯度，那么在pytorch中是否可以只对一个子张量进行register_hook (作为pytorch变量的张量的子张量)？
浏览 7提问于2019-04-30得票数 0
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我使用的是带有张量内核的Nvidia RTX GPU，我想确保pytorch/tensorflow正在利用它的张量内核。我在一些文章中注意到，张量核心用于处理float16，并且默认情况下pytorch/tensorflow使用float32。他们引入了一些“混合精度和分布式训练”的库。这是一个有点陈旧的答案。我想知道pytorch或tensorflow GPU现在是否支持开箱即用的张量核心处理。
浏览 23提问于2021-11-18得票数 0
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量： import torch
i = torch.tensor([[0, 1, 1],torch.float32)
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4]) 现在，我想将PyTorch稀疏张量转换为PyTorch稠密张量。
浏览 274提问于2020-10-27得票数 0
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例如，我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量，从而得到N x H张量。我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算，但是有矢量注入吗？(即不使用for-loop，只使用PyTorch/numpy操作)
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
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我有一个Pytorch代码，它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量，都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量，其中包括最后的所有张量。在其他作品中，像这样的作品 X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]]) Y[i] = X
我想知道怎样才能用
浏览 0提问于2019-12-03得票数 1
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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])
张量a有没有办法从2维pytorch张量a中检索索引1,0
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
我有一个用PyTorch编写的神经网络，它在GPU上输出一些张量a。我想继续使用高效的a层来处理TensorFlow。一个简化的例子：import tensorflow as tf
a =理想情况下，我的TensorFlow图将直接操作在PyTorch张量占用的内存上，但我假设这是不可能的？
浏览 0提问于2019-01-30得票数 15
我想在使用pybind11的C++模块中接收一个包含PyTorch张量的字典，并返回包含C++ torch::Tensor的结果字典。就我所寻找的，似乎没有明确的方法将PyTorch张量转换为C++张量，以及将C++张量转换为PyTorch张量。(https://discuss.pytorch.org/t/is-it-possible-to-get-pyobject-from-a-torch-t
浏览 36提问于2021-02-03得票数 0
我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] =Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory fir
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
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