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1
回答
2个不同
大小
的
pytorch
张量
的
相加
pytorch
、
addition
、
tensor
我有两个
张量
,当我把这两个
张量
相加时,A= 64,155,300,
B
=64,155,100。C= A+
B
,我得到这个错误:
张量
a (300)
的
大小
必须
与
非
单元素
维度
2
的
张量
b
(100)
的
大小
相
匹配
( ==>
RuntimeError
: The size of ten
浏览 5
提问于2020-02-06
得票数 0
1
回答
RuntimeError
:
张量
a (
256
)
的
大小
必须
与
非
单一
维度
3
的
张量
b
(
32
)
的
大小
匹配
tensorflow
、
dataset
、
pytorch
我刚刚训练了一个模型,现在对不同
大小
和类型(.tif、、bmp和.PNG)
的
自定义图像执行迭代。 我只是加载一个模型,并希望生成三个图像,压缩
的
,原始
的
和最终
的
图像。当我放入训练文件时,下面的代码运行良好,因为我在其中提供了用于测试
的
CIFAR数据集。现在我给自定义图像,并使单独
的
文件进行测试。line 51, in save_images File "
浏览 76
提问于2020-08-30
得票数 0
1
回答
将每个输入元素映射到pytorch中
的
数组
python
、
numpy
、
pytorch
我有一个(A,
B
)
张量
,我正在寻找一种有效
的
方法来将该
张量
中
的
每个值映射到一个数组中,以创建一个
大小
为(A,
B
,N)
的
新
张量
。这是一段可以正常工作
的
代码,显示了我正在尝试做
的
事情。A,
B
, N =
3
, 4, 5my
浏览 8
提问于2021-11-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
火炬行方向相似
pytorch
假设我有两个
维度
的
张量
:我想用torch.cosine_similarity来产生维数[512, 1, 200]或[512, 200]
的
张量
C。使用torch.cosine_similarity(A,
B
)我得到一个错误: {
RuntimeError
}
张量
a (512)
的
大小
必须
在<
浏览 5
提问于2021-01-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
是否可以跨输入
张量
的
通道
维度
应用池?
pytorch
、
image-preprocessing
、
reshape
、
pooling
我有一个形状
的
输入
张量
(
32
,
256
,
256
,
256
)。在这个
张量
形状中,
32
是批次
大小
。第二,
256
是给定
大小
为
256
×
256
的
图像中
的
信道数。我想做池,以便将
张量
转换成形状(
32
,
32
,
256
,
256
)。在PyTorch中,如果我尝试
浏览 0
提问于2021-09-23
得票数 1
1
回答
RuntimeError
:
张量
a (1024)
的
大小
必须
与
非
单一
维度
3
的
张量
b
(512)
的
大小
匹配
python
、
pytorch
、
transformer
、
seq2seq
File "seq_sum.py", line 191, in forward
RuntimeError
: The size of tensor a (1024) must match the size of tensor
b
(512) at non-singleton dimension
3
这些是我
的
注意力层代码hid dim]
浏览 221
提问于2020-08-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用实验室时,transforms.Normalize()介于0到1之间
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
这意味着,当我想将
张量
规范化为0到1
的
范围时,应该使用std吗?但是我只处理两个通道(a,
b
通道-> -128到127)
的
图像,而不是
3
个通道。因此,通常
的
mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]不会完成这项工作。std=[0.229, 0.224, 0.225])这将导致以下错误消息:
RuntimeError
:<e
浏览 4
提问于2019-11-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
用Pytorch表示矩阵形式
的
洛伦兹内积
python
、
numpy
、
pytorch
、
matrix-multiplication
我想计算洛伦兹内积,即<x,y> = -x1y1 + x2y2 + x
3
y
3
+...我有代码但这并不起作用,因为我一直收到这个错误-
RuntimeError
:
张量
a(450)
的
大小
必须
与
非
单元素维数为0
的
张量
b
(30)
的
大小
匹配
我需要矩阵形式
浏览 17
提问于2021-06-11
得票数 0
1
回答
RuntimeError
:
张量
a (4000)
的
大小
必须
与
非
单一
维度
1
的
张量
b
(512)
的
大小
匹配
python
、
deep-learning
、
pytorch
、
bert-language-model
、
huggingface-transformers
}')torch.Size([
32
, 4000]) torch.Size([
32
, 4000]) File "<,我已经在代码中打印了手电筒
的
大小
。print(sent_id.s
浏览 129
提问于2020-11-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在tensorflow中对无
维度
迭代
张量
python
、
tensorflow
、
deep-learning
在这种情况下,我有一个
张量
,其第一个
维度
与
批处理
大小
相对应,例如:现在我有一个
张量
函数"myfunc",作用于一个
大小
为
256
,
256
,
3
的
浏览 0
提问于2019-01-18
得票数 1
1
回答
Pytorch
RuntimeError
:
张量
a (4)
的
大小
必须
与
非
单一
维度
0处
的
张量
b
(
3
)
的
大小
匹配
python
、
image-processing
、
computer-vision
、
pytorch
我使用中
的
代码训练一个模型,以预测从0到9
的
打印样式数量 test_image_tensor = test_image_tensor.v
浏览 1
提问于2019-10-22
得票数 26
回答已采纳
1
回答
在Pytorch中,如何将a (
b
,c,h,w)尺寸
张量
与
大小
(c)
的
张量
相乘?
python
、
pytorch
我
必须
用
大小
(
b
,c,h,w)
的
两个
张量
(c)来规范尺寸
的
张量
,这两个
张量
代表了各自
的
均值和标准差。我想不出如何将形状
张量
乘以torch.Size(1,
3
,128,128)和形状torch.Size(
3
)
的
张量
。 我想要完成
的
是:取小
张量
的
第一个元素,用它乘以大
张量
的
浏览 5
提问于2022-10-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
RuntimeError
:
张量
a (133)
的
大小
必须
与
非
单个
维度
1处
的
张量
b
(10)
的
大小
匹配
python-3.x
、
conv-neural-network
、
pytorch
__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(
3
,
32
,
3
) self.conv
3
= nn.Conv2d(64,128,
3
) self.conv4 = nn.Conv2d(128,
256
,
3
)self.conv5 = nn.Conv2d(<
浏览 2
提问于2019-06-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Keras
与
Py手电
的
不同矩阵增殖行为
python
、
tensorflow
、
keras
、
pytorch
、
linear-algebra
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:
b
= torch.ones((7,4,5))print(c.shape) 输出:
RuntimeError
浏览 7
提问于2021-01-10
得票数 1
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
3
回答
Torch.nn.Transformer示例代码抛出
张量
形状错误
python
、
pytorch
、
transformer
我试图用Pytorch实现一个Transformer模型,并用来自
的
示例进行实验,该示例从链接而来,但在PositionalEncoding类中遇到了问题,在model.py中也发现了问题。该类
的
__init__()函数
的
代码如下: super(PositionalEncoding,在倒数第四行(pe[:, 0::2] =...)抛出以下错误:
RuntimeError
:
张量
( 52 )
浏览 1
提问于2020-03-20
得票数 1
1
回答
一本Kaggle笔记本
的
模型精度计算
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
/ len(test)这是一个奇怪
的
错误,
RuntimeError
追踪(最近一次调用) /tmp/ipykernel_33/896230284.py in -->1 train_pipeline(列车64正确+= (out == targets).float().sum() 65 # num_校正= num_corrects + torch.sum(out.argmax(1) ==目标) 66
RuntimeError
:
张量
a (15587)
的
大小<
浏览 3
提问于2022-05-15
得票数 -2
1
回答
三维
张量
的
分批除法
pytorch
、
tensor
我有一个尺寸
的
三维
张量
,比如100x5x2,以及axis=1上
张量
的
平均值,它给出了100x2
的
形状。这是批号。通常没有批处理,形状5x2和2
的
张量
的
除法工作得很好,但是对于带有批处理
的
3
D
张量
,我收到了错误。a = torch.rand(5,2)z=a/
b
给我预期
的
答案。a = torch.ra
浏览 1
提问于2021-06-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pytorch如何增加批量
大小
python
、
numpy
、
opencv
、
pytorch
、
onnx
我目前有一个
张量
torch.Size(1,
3
,
256
,224),但我需要它是输入形状
32
,
3
,
256
,224。我正在实时捕获数据,所以dataloader似乎不是一个好
的
选择。有没有什么简单
的
方法可以获取
32
个
大小
为torch.Size(1,
3
,
256
,224)
的
张量
,并将它们组合成一个
大小
为
32
,
3<
浏览 14
提问于2020-07-19
得票数 0
1
回答
PyTorch广播失败。遵循“规则”
python
、
numpy
、
torch
、
pytorch
这些节目
与
广播兼容:Scale (1d array):
3
但是,这是numpy示例
的
结果: torch.randn(
256
,
256
,
3
)/torch.Tensor([1,2,
浏览 3
提问于2017-10-07
得票数 1
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