Tensorflow将2D维度张量连接到3D维度张量 - 腾讯云开发者社区

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 基本运算：（+、-、*、/、//、%）基本运算中所有实例都以下面的张量a、b为例进行： import tensorflow as tf...，那么，当两个张量维度数或者形状不一样时能不能进行运算呢？...Broadcasting机制解除了只能维度数和形状相同的张量才能进行运算的限制，当两个数组进行算术运算时，TensorFlow的Broadcasting机制首先对维度较低的张量形状数组填充1，从后向前，...当然，在TensorFlow的Broadcasting机制运行过程中，上述操作只是理论的，并不会真正的将a的形状变成（2,2,3,），更不会将每一行填充[1,2,3]，只是虚拟进行操作，真正计算时，依旧是使用原来的张量...): 5 x 4 [ ] B：(1d array): 4 [ ] Result：(2d array): 5 x 4 ---- [ ] A：(3d array): 15 x 3 x 5 [ ] B：(3d

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张量 101

2.5 Matlab 第三章 - 机器学习的张量 3.1 简介 3.2 2D 数据表 3.3 3D 序列数据 3.4 4D 图像数据 3.5 5D...4 量化金融的张量 4.1 简介在量化金融中，我们用股票数据举例来说明不同维度的张量，习惯将维度定义如下： ? 结合上表，下图清晰画出各个维度的代表的意思。 ?...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。...具体做法，先适当复制元素使得这两个张量形状相同后再按元素操作，两个步骤：广播轴 (broadcast axes)：比对两个张量的维度，将形状小的张量的维度 (轴) 补齐复制元素：顺着补齐的轴，将形状小的张量里的元素复制

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keras doc 7 Pooling Connceted Recurrent Embedding Activation

：‘valid’或者‘same’ 注意，目前‘same’模式只能在TensorFlow作为后端时使用输入shape 形如（samples，steps，features）的3D张量输出shape 形如...形如（samples，steps，features）的3D张量输出shape 形如(samples, features)的2D张量 ---- GlobalAveragePooling1D层 keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling1D...() 为时域信号施加全局平均值池化输入shape 形如（samples，steps，features）的3D张量输出shape 形如(samples, features)的2D张量 ---- GlobalMaxPooling2D...shape 形如(nb_samples, channels)的2D张量 ?...）的3D张量否则，返回形如（samples，output_dim）的2D张量例子 # as the first layer in a Sequential modelmodel = Sequential

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【深度学习 | Keras】Keras操作工具类大全，确定不来看看？

该层可以用于许多不同的场景，例如：将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。将两个张量进行点乘操作，用于计算两个向量之间的相似度或相关性。...例如，如果dims=[2,1]，则将输入张量的第2个维度移动到第1个维度的位置，将第1个维度移动到第2个维度的位置。它可以用来对输入张量的维度顺序进行重新排列，以适应后续层的需要。...下面是layers.RepeatVector的一些重要特点和使用示例：输入形状：layers.RepeatVector层的输入应该是一个2D张量，形状为(batch_size, features)，其中...Output shape: 3D tensor of shape `(num_samples, n, features)`. """ Flatten 原理详解 Flatten 是一个简单的层，用于将输入的多维张量转换为一维张量...Flatten 层通常用于将卷积层或池化层的输出张量转换为全连接层的输入张量。因为全连接层要求输入为一维张量，所以需要将其他维度的特征“拉平”成一维。

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NumPy的广播机制

，b1，b2是1维张量，即向量，c1，c2是如下所示的2维张量，即矩阵：?...尽管该技术是为NumPy开发的，但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用，例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...(2d array): 5 x 4B (1d array): 1Result (2d array): 5 x 4A (2d array): 15 x 3 x 5B...): 4 # 最后一维（trailing dimension）不匹配A (2d array): 2 x 1B (3d array): 8 x 4 x 3（倒数第二维不匹配）...输出数组的维度是每一个维度的最大值，广播将值为1的维度进行“复制”、“拉伸”，如图所示?

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PyTorch入门笔记-基本数据类型

「Tensor 就是张量，张量是一个数据容器，里面包含的数据通常为数值数据，张量是任意维度的推广。」...我们将标量称为 0D 张量（0维张量），向量称为 1D 张量（1维张量），矩阵称为 2D 张量（2维张量），依次类推。...2 # 可以为size函数传入指定索引来获取对应维度上的元素个数 >>> print(a.size(0)) 2 >>> print(a.size(1)) 3 2D 张量称为矩阵，在深度学习中常用于向量数据...3D 张量 import torch a = torch.rand(1, 2, 3) >>> print(a.size()) torch.Size([1, 2, 3]) >>> print(a.dim...()) 3 3D 张量通常用于时间序列的数据或者文本序列的数据，比如对于文本序列的数据，通常形状为 (batch_size, timesteps, features)： batch_size：处理的文档数

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PyTorch入门笔记-nonzero选择函数

2D 张量；如果 as_tuple 为 True，对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量，1D 张量中的元素是沿着该维度上非零元素的索引；参数 as_tuple 的取值决定了 nonzero...当 as_tuple = False (默认) 时的 nonzero 函数需要注意两点：函数总是返回 2D 张量；如果输入张量的维度为 n，且非零元素个数为 z，则 nonzero 函数返回的是一个形状为...比如对于一个非零元素个数为 4 的 3D 输入张量来说，输入张量的维度为 3 且一共有 4 个非零元素，因此 nonzero 函数返回的是一个形状为 (4 x 3) 的 2D 张量； 2....比如对于一个非零元素个数为 4 的 3D 输入张量来说，输入张量的维度为 3 且一共有 4 个非零元素，因此 nonzero 函数返回的是一个长度为 3 的元组，元组中的每一个元素都是一个形状为 (4,...)，此时的 nonzero 函数将这个 0D 张量看成是只有一个非零元素值的 1D 张量； >>> import torch >>> input_0d = torch.tensor(2) >>> output

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PyTorch入门笔记-index_select选择函数

、2D 张量和 3D 张量进行索引。...[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> # 获取2D张量的第2个维度且索引号为0和1的张量子集(第一列和第二列) >>> print...[6, 7, 8]]]) >>> # 获取3D张量的第1个维度且索引号为0的张量子集 >>> print(torch.index_select(c, dim = 0, index = torch.tensor...a[[2, 3]]；获取 2D 张量 b 的第 2 个维度且索引号为 0 和 1 的张量子集(第一列和第二列): torch.index_select(b, dim = 1, index = torch.tensor...([0, 1])) b[:, [0, 1]]；创建 3D 张量 c 的第 1 个维度且索引号为 0 的张量子集: torch.index_select(c, dim = 0, index = torch.tensor

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

医学扫描——我们可以将脑电波（EEG）信号编码成3D张量，因为它可以由这三个参数来描述： (time, frequency, channel) 这种转化看起来就像这样：如果我们有多个病人的脑电波扫描图...如此，我们可以将每分钟内最高、最低和最终的股价存入一个2D张量（390,3）。...所以，一篇推特文可以包装成一个2D向量：（140,128）如果我们下载了一百万篇川普哥的推文（印象中他一周就能推这么多），我们就会用3D张量来存： (number_of_tweets_captured...MNIST图片是黑白的，这意味着它们可以用2D张量来编码，但我们习惯于将所有的图片用3D张量来编码，多出来的第三个维度代表了图片的颜色深度。...x 1080像素），每秒15帧（总共4500帧），颜色深度为3的视频，我们可以用4D张量来存储它： (4500,1920,1080,3) 当我们有多段视频的时候，张量中的第五个维度将被使用。

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keras doc 5 泛型与常用层

输入形如（nb_samples, input_dim）的2D张量输出形如（nb_samples, output_dim）的2D张量 ---- Activation层 keras.layers.core.Activation...例如（2，1）代表将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度，而将输入的第一个维度重排到第二个维度例子 model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape..., features）的2D张量输出shape 形如（nb_samples, n, features）的3D张量例子 model = Sequential() model.add(Dense(32,...，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层（只要支持masking）被跳过（屏蔽）。...张量输出shape 形如 (nb_sample, time_dimension, output_dim)的3D张量

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PyTorch入门笔记-交换维度

比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...transpose torch.transpose(input, dim0, dim1) 函数将输入张量 input 的第 dim0 个维度和第 dim1 个维度进行交换，并将交换维度后的张量返回。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...比如将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。...PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。

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PyTorch入门笔记-复制数据expand函数

考虑 Y = X@W + b 的例子，偏置 b 插入样本数的新维度后，需要在新维度上复制 Batch Size 份数据，将 shape 变为与 X@W 一致后，才能完成张量相加运算。...“将张量中大小为 1 的维度称为单维度。比如形状为 [2, 3] 的张量就没有单维度，形状为 [1, 3] 中第 0 个维度上的大小为 1，因此第 0 个维度为张量的单维度。”...通过 torch.unsqueeze(b, dim = 0) 为偏置 b 插入了一个批量维度，此时偏置 b 变成了形状为 [1, 3] 的 2D 张量 B，正是因为有了单维度才能够对 2D 张量 B 的第...（比如偏置 b），简单来说就是为输入张量添加一个批量维度并在批量维度上复制输入张量多份。...《TensorFlow深度学习》

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你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

医学扫描——我们可以将脑电波（EEG）信号编码成3D张量，因为它可以由这三个参数来描述： (time, frequency, channel) 这种转化看起来就像这样：如果我们有多个病人的脑电波扫描图...如此，我们可以将每分钟内最高、最低和最终的股价存入一个2D张量（390,3）。...所以，一篇推特文可以包装成一个2D向量：（140,128）如果我们下载了一百万篇川普哥的推文（印象中他一周就能推这么多），我们就会用3D张量来存： (number_of_tweets_captured...MNIST图片是黑白的，这意味着它们可以用2D张量来编码，但我们习惯于将所有的图片用3D张量来编码，多出来的第三个维度代表了图片的颜色深度。...换句话说，我们将让张量“流动Flow起来”。

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神经网络入手学习

比如：2D张量，形状为(samples,features)存储简单的向量信息，通常是全连接层(FC 或 Dense)的输入格式要求；LSTM网络层通常处理3D张量，形状为(samples，timesteps...,featuers)的序列数据；2D卷积层通常处理存储在4D张量中的图片数据。...例如： from keras import layers layer = layers.Dense(32, input_shape=(784, )) 定义的网络层只接收2D张量，第一维度为784,；同时网络层输出的第一维度为...Keras，TensorFlow，Theano 和 CNTK Keras 是一个模型级别的工具库，提供构建神经网络模型的高级API。...目前，Keras支持3个背后引擎：TensorFlow、Theano和CNTK。将来，有望支持更多的深度学习框架成为Keras的背后计算引擎。 ?

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PyTorch入门笔记-索引和切片

[j5v6pjj2sj.png] 前言切片其实也是索引操作，所以切片经常被称为切片索引，为了更方便叙述，本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。 1....>>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度：第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...；第二个维度，在 2D 张量中称为列维度； a[0]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）；a[0][1]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）以及在列维度上取索引号为...>>> import torch >>> # 构造形状为2x2x3，元素值从0到11的3D张量 >>> a = torch.arange(12).view([2, 2, 3]) >>> print(a)...如 x[0,::] 表示读取第一张图片的的所有通道的像素矩阵，其中::表示在通道维度上读取所有RGB三个通道，它等价于 x[0] 的写法。通常为了简洁，将::简写成单个冒号。

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Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

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深度学习-数学基础

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例神经网络中的数学术语张量张量：数据的维度或者是数据的容器标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...，不是一维数组，也称为0D张量向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量）矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...属性轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...，一般为数字，同时也存在字符串的情况张量现实展示向量数据：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量神经网络计算原理神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值

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PyTorch入门笔记-常见的矩阵乘法

前言前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。...二维矩阵乘法神经网络中包含大量的 2D 张量矩阵乘法运算，而使用 torch.matmul 函数比较复杂，因此 PyTorch 提供了更为简单方便的 torch.mm(input, other, out...torch.matmul 函数支持广播，主要指的是当参与矩阵乘积运算的两个张量中其中有一个是 1D 张量，torch.matmul 函数会将其广播成 2D 张量参与运算，最后将广播添加的维度删除作为最终...torch.mm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 2D。...同理，由于 torch.bmm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 3D。

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深度学习（六）keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPUCPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败导入ten

参数 filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。 kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。...now: model.output_shape == (None, 3, 2, 2) ---- Permute层 keras.layers.core.Permute(dims) Permute层将输入的维度按照给定模式进行重排...例如（2，1）代表将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度，而将输入的第一个维度重排到第二个维度例子 model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape..., features）的2D张量输出shape 形如（nb_samples, n, features）的3D张量例子 model = Sequential() model.add(Dense(32...，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层（只要支持masking）被跳过（屏蔽）。

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pytorch

pip3 install torchvision（可视化工具集）可视化工具 visdom、tensorboardx 打印模型 print（net object） #打印模型 pytorch(封装性高于tensorflow...（placeholder） Module==》tensorflow(session 计算图) tensor转number使用item() tensor.view()改变形状可以参考张量维度变换...cat合并张量、split【chunk】分割张量、unsqueeze增加维度、squeeze减掉1的维度、permute维度重排列、transpose交换维度 dim=0：第一个...nn.Linear(64, 12), nn.Tanh(), nn.Linear(12, 3), # 压缩成3个特征, 进行 3D...Object Detection Pose Estimation CPM: Convolutional Pose Machines OpenPose: Realtime Multi-Person 2D

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张量 101

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