RuntimeError: mat1 dim %1必须与mat2 dim %0匹配_PyTorch NN : RuntimeError: mat1 dim 1必须与mat2 dim 0匹配_mat1 dim 1必须与mat2 dim 0- PyTorch匹配 - 腾讯云开发者社区

: stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 3] at entry 0 and [2] at entry 1 该函数与torch.index_select...两个张量的数据类型必须匹配才能成功操作。...breaks) 2 mat1 =torch.randn(2,3) ----> 3 describe(torch.mm(x, mat1)) RuntimeError: mat1 and mat2...shapes cannot be multiplied (2x3 and 2x3) 为了执行成功的矩阵乘法运算，矩阵1的列和矩阵2的行必须匹配。...即使矩阵的顺序相同，它仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘，用户必须手动定义它。为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。

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R语言控制流：for、while、ifelse和自定义函数function

：矩阵计算 > mat1<-matrix(c(1:12),nrow = 3,ncol = 4);mat1 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4...(x)[2] + yrow<-dim(y)[1] + m<-dim(x)[1] + n<-dim(y)[2] + if(xcol!...<-matrix(0,nrow=dim(x)[1],ncol=dim(y)[2]) #首先要定义一个矩阵作为结果矩阵 + for(i in c(1:m)) + for(j in c...(1:n)) + mat[i,j]<-sum(x[i,]*y[,j]) + return(mat) + } + } > f(mat1,mat2) #调用自定义矩阵计算函数...600 [3,] 90 210 330 450 570 690 > mat1%*%mat2 #验证 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 70

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线性混合模型系列二：模型假定

1....比如下图中，D为22的矩阵，F为22的矩阵，那么直和就是讲D和F作为对角线，非对角线为0，构成一个44的矩阵。直积D的每个元素分别和F矩阵相乘，得到44的矩阵。 ?...3.2 R语言实现直和与直积函数构建这里直积我们用R的默认函数kronecker，为了方便操作，我们赋予它另一个名称：direct_product。...direct_sum<- function(mat1,mat2){ r1 <- dim(mat1)[1];c1<- dim(mat1)[2] r2 <- dim(mat2)[1];c2<- dim...(mat2)[2] rbind(cbind(mat1,matrix(0,r1,c2)),cbind(matrix(0,r2,c1),mat2)) } direct_product <- kronecker

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R语言的数据结构与转换

每一个向量中的数据类型必须一致。...先创建两个矩阵： mat1 <- matrix(1:6, nrow = 3) mat1 mat2 <- matrix(5:10, nrow = 2) mat2 # 函数dim( )可以得到矩阵的维数，即行数和列数...dim(mat1) # 32 dim(mat2) # 23 mat1 %*% mat2 1.3.3 转置：t( ) 矩阵的转置运算就是把矩阵的行和列互换。...： rowSums(mat1) colSums(mat1) rowMeans(mat1) colMeans(mat1) 1.4 数组通常所说的数组（array）指的是多维数组，它与矩阵类似，但是维数大于...0 1 0 参考：赵军《R语言医学数据分析实战》

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R语言基础教程——第3章：数据结构——矩阵

> dim.name = dimnames(mat)> dim.name[[1]][1] "e" "f" "g" "h"[[2]][1] "a" "b" "c" "d"> dim.name[[1]][1...8g 9 10 11 12h 13 14 15 16> mat1 = mat*c(1:4) #如果需要保留矩阵运算之后的矩阵，需要额外命名> mat1 a b c de 1 2 3...> t(mat) #求矩阵转置 e f g ha 1 5 9 13b 2 6 10 14c 3 7 11 15d 4 8 12 16> mat%*%mat #矩阵与矩阵相乘 a b...70g 110h 150> det(mat) #求矩阵的行列式[1] 4.733165e-30> diag(mat) #求矩阵的对角线元素[1] 1 6 11 16> mat2 = matrix...(rnorm(16),nrow = 4) #rnorm表示在R中生成标准正态分布(normolisation)的随机数> mat3 = solve(mat2) #求逆> mat2%*%mat3 ?

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Pandas，让Python像R一样处理数据，但快

'FPKM':[mat1, mat2, ...]}...= TPM_mat[0] mat1 = mat1[mat1.index.isin(_idL)] mat1 ENCFF289HGQ gene_id ENSG00000000003.14 1.03 ENSG00000000005.5...pd.concat([mat1, mat2], axis=1) ENCFF289HGQ ENCFF262OBL ENSG00000000003.14 1.03 17.13 ENSG00000000005.5...'FPKM':[mat1, mat2, ...]}..._values)) > dim(d) [1] 24025 3 > rownames(d) colnames(d) hed(d) Error

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Pandas使用 (一）

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torch(七)、Math operations(2)

input, alpha=1, batch1, batch2, out=None) → Tensor torch.addmm(beta=1, input, alpha=1, mat1, mat2, out...input, alpha=1, mat1, mat2, out=None) → Tensor Performs a matrix multiplication of the matrices mat1...{input} + \alpha\ (\text{mat1}_i \mathbin{@} \text{mat2}_i) out=β input+α (mat1i@mat2i) For inputs...mat2mat1 @ mat2mat1@mat2 (α\alphaα ) mat1 (Tensor) – the first matrix to be multiplied mat2 (Tensor...Example: >>> mat1 = torch.randn(2, 3) >>> mat2 = torch.randn(3, 3) >>> torch.mm(mat1, mat2) tensor([[

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EnrichedHeatmap--对富集结果进行热图可视化！

mat1 = normalizeToMatrix(H3K4me3, tss, value_column = "coverage", extend = 5000, mean_mode = "w0...的值使用与 99% 相同的颜色（避免极值的影响）。...library(circlize) col_fun = colorRamp2(quantile(mat1, c(0, 0.99)), c("white", "red")) EnrichedHeatmap...Enrichment of H3K4me3", row_title_rot = 0) 对行的聚类 EnrichedHeatmap(mat1, col = col_fun, name = "H3K4me3...show_row_names = FALSE, width = unit(5, "mm")) partition = paste0("cluster", kmeans(mat1,

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R语言中矩阵常用的操作（笔记）

<- mat mat1[upper.tri(mat1)] <- t(mat1)[upper.tri(mat1)] 原矩阵mat： mat 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4...13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16 相关代码 nrow <- dim(mat)[1] ncol <- dim(mat)[2] row <- rep(1:nrow,ncol...2.2 数与矩阵相乘 c <- 2c*A 2 10 18 26 4 12 20 28 6 14 22 30 8 16 24 32 3.3 矩阵相乘 A 为m × n矩阵，B为n× k矩阵，用符合“%...A <- matrix(c(1,2,3,3,2,1),2,3) A 1 3 2 2 3 1 B <- matrix(c(1,0,6,1),2,2) B 1 6 0 1 r1 <- dim(A)[...1];c1 <- dim(A)[2] r2 <- dim(B)[1];c2 <- dim(B)[2] direct_sum <- rbind(cbind(A,matrix(0,r2,c2)),cbind

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...[[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个两行三列矩阵 np.mat(list) # 列表或者数组转 matrix(矩阵) np.tolist(matrix) # 与上面相反 np.shape(...= [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1_to_mat.reshape(4,3)...# 重塑 print(mat1) # 求上面矩阵的转置矩阵和逆矩阵 mat_transpose = mat1.T mat_inv = mat1.I # 再定义一个3行4列的数组转成矩阵，和上面矩阵相乘...array1 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[3,2,1,0]]) mat2 = np.mat(array1) print(mat2) print(mat2*mat1)

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机器学习的数学之 python 矩阵运算

= np.array([1, 3]) mat1 = np.mat(mat1) # 相当于 np.mat([1,3])， mat 函数将目标数据的类型转换为矩阵（matrix） print...mat1 # 1 行 2 列的矩阵（也称 1 * 2 矩阵） # ==> [[1 3]] print mat2 = np.array([[1, 3], [3, 4]...]) mat2 = np.mat(mat2) print mat2 # 2 * 2 矩阵 # ==> [[1 3] # ==> [3 4]] # 获取矩阵的大小...= np.mat([1, 3]) mat2 = np.mat([[3], [4]]) mat3 = mat1 * mat2 print mat3 # 1 * 2 矩阵乘以...# 矩阵与数组之间的转换 mat8 = np.mat([[1, 2, 3]]) arr1 = np.array(mat8) # 矩阵转换成数组 print arr1 arr2

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broadcasting(自动扩展)与合并分割（上）

boradcasting的实现主要有以下两个步骤点：（1）先从最小的维度上进行匹配，如果没有则会在前面插入一个新的维度。（2）将新加的维度扩展成需要的维度。...上进行了4+5=9 print(c.shape) 输出为 torch.Size([9, 3, 28, 28]) 如将上式中的dim=0改为dim=1，输出变回报错 c = torch.cat([a,...b], dim=1) print(c.shape) RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension...Got 4 and 5 in dimension 0 at ..\aten\src\TH/generic/THTensor.cpp:711 因此在进行合并操作时，必须确保其他维度上的数据相同。...print(c.shape) 输出 torch.Size([2, 3, 28, 28]) .stack必须保持其他维度上的size相同，这点与.cat近似。

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tensors used as indices must be long or byte tensors

这样做会将索引张量的数据类型转换为与要索引的张量相匹配的类型。...1, 0, 1])# 选择标签为1的数据进行处理selected_data = dataset[labels == 1] # 使用张量作为索引# 打印选中的数据print(selected_data...具体而言，参数说明如下：dim：一个整数，表示要在哪个维度上进行索引选择。该值必须在输入张量的有效范围内。index_tensor：一个包含索引值的一维整型张量。...该张量的形状必须与输入张量中dim维度的大小相同，或者可以广播到与其大小相同。...对于按行选择，我们传递参数dim=0表示按行进行索引选择，index=torch.tensor([0, 2])是一个包含索引值的一维张量，它表示我们要选择输入张量中的第0行和第2行。

3173 0

PyTorch入门笔记-堆叠stack函数

dim 指定新维度插入的位置，torch.stack 函数中的 dim 参数与 torch.unsqueeze 函数（增加长度为 1 的新维度）中的 dim 参数用法一致：当 dim ≥ 0 时，在...= -1) print(stack_ab.size()) # torch.Size([3, 32, 32, 2]) torch.cat(tensors, dim = 0) 函数有两个约束：参数 tensors...中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型；非合并维度的长度必须一致显然 torch.cat 函数也能够拼接合并和两个图片张量。.../test01.py", line 12, in # stack_ab = torch.stack([a, b], dim = 0) # RuntimeError: Expected...= 0) # RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 32, 32] at entry 0 and

6.4K2 1

新版TCGAbiolinks包学习：差异分析

dim(se_mrna) ## [1] 19962 521 首先根据spearman相关系数去除异常值： coad_coroutliers <- TCGAanalyze_Preprocessing...(se_mrna,cor.cut = 0.7) ## Number of outliers: 0 dim(coad_coroutliers) ## [1] 19962 521 还会生成一张相关图...dim(coadFilt) ## [1] 14600 521 从最开始的19962变成了现在的14600，过滤掉了5000+基因.........# Diff.expr.analysis (DEA) coadDEGs <- TCGAanalyze_DEA( mat1 = coadFilt[,!...samplesTumor], # normal矩阵 mat2 = coadFilt[,samplesTumor], # tumor矩阵 Cond1type = "Normal",

5583 0

PyTorch入门笔记-拼接cat函数

(tensors, dim = 0) 函数时需要注意的地方。...cat_test.py", line 13, in cat_ab = torch.cat([a, b], dim = 0) RuntimeError: Expected object...of scalar type long int but got scalar type float for sequence element 1. ''' 非合并维度的长度必须一致「从语法上来说，拼接合并操作可以在任意的维度上进行...，唯一的约束是非合并维度的长度必须一致。」...= 0) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0.

5.4K0 0

MIC: 最大信息系数计算OTU与环境因子相关性

55 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00827-8 利用maximal information coefficient (MIC)计算了环境因子与OTU...env = read.table("env.factor.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) otu = otu[rowSums(otu)>0,] mat1 =...match(rownames(env),colnames(otu)) otu = otu[,mat1] mat2 = match(colnames(otu),rownames(env)) env = env...[mat2,] mic = c() for (i in 1:nrow(otu)){ res = c() for (j in 1:ncol(env)){ res = c(res,mine...ncol(mic)){ # k = 1 per = cbind(per,table(mic[,k]>0.4)[2]*100/nrow(mic)) } colnames(per) = colnames

9151 0

torch.Tensor

version of addcmul() addmm(beta=1, alpha=1, mat1, mat2) → Tensor See torch.addmm() addmm_(beta=1, alpha...=1, mat1, mat2) → Tensor In-place version of addmm() addmv(beta=1, alpha=1, mat, vec) → Tensor See torch.addmv...(offset=0, dim1=0, dim2=1) → Tensor See torch.diagonal() fill_diagonal_(fill_value, wrap=False) → Tensor...torch.median() min(dim=None, keepdim=False) -> Tensor or (Tensor, Tensor) See torch.min() mm(mat2) →...() → Tensor See torch.trace() transpose(dim0, dim1) → Tensor See torch.transpose() transpose_(dim0, dim1

1.9K3 0

Pytorch模型转ONNX时cross操作不支持的解决方法

具体来说，实现如下： def my_cross(x, y, dim=1): assert x.dim() == y.dim() and dim < x.dim() return torch.stack..., ...] * y[:, 0, ...] - x[:, 0, ...] * y[:, 2, ...], x[:, 0, ...] * y[:, 1, ...] - x[:, 1..., ...] * y[:, 0, ...], ), dim=dim, ) 注意：这里是以dim=1为例写的实现，如果是在别的维度进行cross操作，需要修改dim....] - x[:, 2, ...] * y[:, 1, ...], x[:, 2, ...] * y[:, 0, ...] - x[:, 0, ...] * y[:, 2, ......], x[:, 0, ...] * y[:, 1, ...] - x[:, 1, ...] * y[:, 0, ...], ), dim=dim

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

R语言控制流：for、while、ifelse和自定义函数function

线性混合模型系列二：模型假定

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