ValueError: s必须是标量，或者与海上可视化中的x和y大小相同 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

tf.where

记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。

2.5K3 0

tf.nest

nest2:一个任意嵌套的结构。check_types:如果序列的类型为True(默认值)也被选中，包括字典的键。如果设置为False，例如，如果对象的列表和元组具有相同的大小，则它们看起来是相同的。...结构中的所有结构必须具有相同的特性，返回值将包含具有相同结构布局的结果。参数：func:一个可调用的函数，它接受的参数和结构一样多。...**kwargs:有效的关键字args是:check_types:如果设置为True(默认值)，结构中的迭代器类型必须相同(例如map_structure(func，[1]，(1，))，这会引发类型错误异常...返回值：一种新的结构，具有与结构相同的圆度，其值对应于func(x[0]， x[1]，…)，其中x[i]是结构[i]中对应位置的一个值。...必须是单元素列表;在本例中，返回值是flat_sequence[0]。

2.7K5 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

机器学习之线性代数

Y = generatePoints(seed,num=100) ## 可视化 plt.xlim((-5,5)) plt.xlabel('x',fontsize=18) plt.ylabel('y',...(square_li) / float(n) else: raise ValueError print(calculateMSE(X,Y,m,b)) 　得到的MSE是：1.7601561403444317...3.3 的到最优参数可以证明（此处不予证明）求解方程 ? 可以找到最优参数。其中向量Y，矩阵X和向量h分别为： ?...(1,2,'y = {m}x + {b}'.format(m=m,b=b)) plt.show() 最后得到的直线是： ?...求得的回归结果对当前数据集的MSE是： print(calculateMSE(X,Y,m,b)) # 1.3549197783872027 本篇就到这里，觉得还行记得点赞哦~~~

8331 0

机器学习中的线性代数：关于常用操作的新手指南

向量的方向等于向上5个单位和向左2个单位的斜线的斜率，它的大小等于该斜线的长度。标量操作标量操作涉及到一个向量和一个数。...向量 A中的第一个值与向量 B 中的第一个值相加，然后第二个值与第二个值配对，如此循环。这意味着，两个向量必须要有相同的维度才能进行元素操作。...原因是，该向量场背后的向量存储着如2x 或x² 这样的元素，而不是 -2 和 5这样的标量值。对于图中的每个点，我们将 x 轴的值带入 2x 或 x² 中，并绘制一个从开始点指向新位置的箭头。...只需将标量与矩阵中的每个元素进行加、减、乘、除等操作。...并且，对于输出的结果矩阵也有维度要求。参考. 1. 第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数 2.一个 M x N 矩阵和 N x K 矩阵的乘积结果是一个 M x K 矩阵.

1.7K3 1

matlab结构体 rmfield,arrayfun,structfun,struct2cell,cell2struct

输入参数 func 是一个函数的函数句柄，此函数接受一个输入参数并返回一个标量。func 的输出可以是任何数据类型，只要该类型的对象可以串联即可。数组 A 和 B 必须具有相同的大小。...,An 的元素，因此 B(i) = func(A1(i),...,An(i))。函数 func 必须接受 n 个输入参数并返回一个标量。数组 A1,...,An 的大小必须全部相同。...func 可以返回不同数据类型的输出参数，但每一次调用 func 时返回的每个输出的数据类型必须相同。可以将此语法与前面语法中的任何输入参数结合使用。...** 当 func 返回的值不能合并为数组时，可以按结构体形式返回 A。返回的结构体具有与 S 相同的字段。创建一个标量结构体，其字段中包含矩阵。...func 可以返回不同数据类型的输出参数，但每次调用 func 时返回的每个输出的数据类型必须相同。可以将此语法与前面语法中的任何输入参数结合使用。创建一个标量结构体。

1.9K1 0

tf.summary

TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard...但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。...至关重要的是，这意味着底层的writer资源和事件文件将与使用相同会话和logdir的任何其他FileWriter共享，并与任何tf.contrib.summary共享。...将写入事件文件的目录。graph: 图形对象，如sess.graph。max_queue: 整数。等待事件和摘要的队列大小。flush_secs: 号码。...图像的通道数与输入张量相同。对于浮点数输入，每次将值规范化为一个图像，以适应范围[0,255]。uint8值不变。

2.8K6 1

MATLAB-算术运算

MATLAB的算术运算有两种不同类型：1）矩阵算术运算；2）阵列算术运算。 MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。...A + B将A和B。A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。-减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。...可以从任意大小的矩阵中减去一个标量。*矩阵乘法；是一个更精确的矩阵A和B的线性代数积，矩阵乘法对于非纯量A和B，列一个数必须等于B.标量可以乘以一个任意大小的矩阵的行数。.*数组的乘法；A....*B是数组A和B的元素积，A和B必须具有相同的大小，除非A、B中有一个是标量。 /斜线或矩阵右除法；B/A与B * inv（A）大致相同。更确切地说： B/A = (A'B')'....B是元素B（i，j）/A（i，j）的矩阵。A和B必须具有相同的大小，除非其中一个是标量。 ^矩阵的幂。X^P是X到幂P，如果p是标量；如果p是一个整数，则通过重复平方计算功率。

9753 0

教程 | 基础入门：深度学习矩阵运算的概念和代码实现

选自Medium 机器之心编译参与：蒋思源本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。...向量的符号表示有很多符号方式都能表示向量，下面是在本篇文章中你可能会遇到的： ? 几何学中的向量向量一般表征着一个点的运动，一个向量同时储存其潜在变化的方向和大小。...标量运算标量运算即为向量和数字间的运算。向量与数的运算就是向量内每一个元素与这一个数进行相应的运算。如下图的一个标量运算： ? 向量间运算在向量间的运算中，对应位置的值可以组合而产生一个新向量。...对于图表中的每一个点，我们将坐标轴变换为 2x 或 x^2，然后将起始点画一个箭头到新的坐标点，这样就制成了上图。向量场对机器学习算法（如梯度下降算法）的可视化十分重要。...因为不可能预期在改变向量的部分后还能得到相同的结果，而且第一个矩阵的列数必须要和第二个矩阵的行数相同，也可以看出为什么矩阵相乘的顺序会影响其结果。

2.6K13 0

tf.data

生成器参数必须是一个可调用的对象，该对象返回一个支持iter()协议的对象(例如生成器函数)。生成器生成的元素必须与给定的output_types和(可选的)output_shapes参数兼容。...如果没有指定args，生成器必须没有参数;否则，它必须接受与args中的值一样多的参数。output_types: tf的嵌套结构。与生成器生成的元素的每个组件对应的DType对象。....reduce(np.int64(0), lambda x, y: x + y) produces 10参数：initial_state:张量的嵌套结构，表示转换的初始状态。...如果count为-1，或者count大于该数据集的大小，则新数据集将包含该数据集的所有元素。返回值：Dataset:一个数据集。...“窗口”是由大小相同的平面元素组成的有限数据集(如果没有足够的输入元素来填充窗口，并且drop_residual的计算结果为false，则可能更少)。

3K4 0

NumPy之:理解广播

下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x

9712 0

NumPy之:理解广播

下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x

1.2K4 0

深度学习中的基础线代知识-初学者指南

在几何中，向量将大小和方向的潜在变化存储到一个点。例如，向量 [3， -2] 表示向右移 3 个单位距离和向下移 2 个单位距离。而具有多个维度的向量称为矩阵。...向量的方向就是向上 5 个单位和向左 2 个单位的斜线，它的大小等于斜线的长度。标量操作标量运算涉及向量和某个数字。我们可以通过对向量中的所有项进行加，减，乘，除操作来对其进行修改。...第二个值与第二个值配对，依此类推。也就是说，这两个向量必须有着相同的尺寸，才能完成元素操作*。...矩阵的标量运算与向量一样。...在 numpy 中，元素操作的维度要求通过称为 broadcasting 的机制来扩展。如果每个矩阵（行与行，列与列）中的相应维度满足以下要求，则这两个矩阵是兼容的： 1.

1.6K6 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

DataFrame是与旧DataFrame相同数据的视图。...对于Categorical.reorder_categories()，所有旧类别必须包含在新类别中，不允许有新类别。这将必然使排序顺序与类别顺序相同。...=），长度与分类数据相同。所有与另一个分类系列的比较（==、!=、>、>=、和相同时。所有分类数据与标量的比较。...cats, dtype: category Categories (3, object): ['x', 'y', 'z'] 字符串和日期时间访问器如果 s.cat.categories 是适当类型，...=、>、>=、和相同时。所有对分类数据与标量的比较。

1.7K1 0

NumPy之:理解广播

下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x

1.1K5 0

tf.cond()

true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。...尽管这种行为与TensorFlow的数据流模型是一致的，但是它经常会让用户感到惊讶，因为他们希望使用更懒惰的语义。...cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...如果你需要使用一个在分支函数中创建的张量，你应该把它作为分支函数的输出返回并使用tf,cond的输出。参数：pred:一个标量，它决定是返回true_fn的结果还是false_fn的结果。

2.3K2 0

tf.losses

x，计算如下: 0.5 * x^2 if |x| x| - d) if |x| > d其中d是delta。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...参数：labels:地面真相输出张量，与“预测”维度相同。predictions:预测输出。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...如果还原为零，则其形状与标签相同;否则，它就是标量。

1.4K2 0

深度学习：张量介绍

发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...在上图中，很明显，左侧矩阵中的每个向量（或行）都乘以第二个矩阵中的每个向量（或列）。因此，在此示例中，A 中的每个向量必须与 B 中的每个向量相乘，从而产生 16 个点积。...为了使和彼此相乘，必须调换的第二轴和第三轴。并且两者的大小均为 (3, 3, 2)。这意味着必须变成(3,2,3)。这可以使用 Y.permute(0, 2, 1) 来完成，它转置第二和第三轴。...张量乘法将具有与三维和二维中相同的要求。...对于本例，和的大小为 (2, 3, 3, 2)。为了进行乘法运算，必须调换的第三轴和第四轴。

8722 0

如何用matlab画函数图_matlab常用画图函数

改变颜色和大小 3.限制X Y坐标轴范围 4.grid on 加上网格线 5. subplot函数绘制多个子图 3.拟合N阶曲线(polyfit()函数和polyval()函数) 画图 1....）便能够画出多组点我们可能根据实际的需要，会调整圆圈大小和颜色，那么就要在scatter()后面添加相应的变量 scatter(X,Y,S,C) S 必须为标量或长度与 X 相同的矢量。...(如果S是标量，则MATLAB绘制所有标记的大小相同。如果S是矢量，则分别对应为X、Y所确定圆的大小) C 必须为 RGB 三元数、与 X 长度相同的 M×1 矢量或 M×3 矩阵。...(x)); scatter(x,y,sz,c) 在scatter(x,y,s,c,A) 改变A的“值”可以将“点”做相应的转换 ’filled‘ ————————————–实心圆 ‘s’ ——...改变颜色和大小 plot(x1,y1,‘c’,x2,y2,‘y’) 后面加上相应的颜色变可改变曲线颜色便于区分（系统会默认蓝和红，自古红蓝出CP）同样plot(x1,y1,x2,y2,’–’,x,y3

11.9K3 1

GLSL-运算符和表达式

例如： diffuseColor += lightIntensity[3] * NdotL; 构造函数 GLSL中的构造函数和C++没有什么不同，唯一的区别就是构造函数传递的参数必须要全部使用，未用到的参数不要写到构造函数的参数列表中...对于矩阵的构造函数来说，也可以接收多个标量、向量、矩阵，或者他们的混合。矩阵构造或被使用时按照列优先的方式。不管是向量还是矩阵，参数包含的元素的数量一定要大于等于向量的元素个数。...2.0 和C++中用二维数组表示矩阵时的操作相同。...Struct S {int x;}; S a; { struct S {int x;}; S b; a = b; // error: type mismatch } 赋值 GLSL中的赋值操作，表达式左右两边的类型要完全一致...表达式求值 c++标准要求表达式必须按照优先级指定的顺序进行计算。如果结果相同或结果未定义，则只能重新组合操作。没有其他的转换可以应用于影响操作的结果。

6.1K3 0

深入浅出FlatBuffers原理

字段也不能添加或者废弃，且只能包含标量或者其他 struct。...真实数据部分：存放实际的值。然而 FlatBuffers 与大多数内存中的数据结构不同，它使用严格的对齐规则和字节顺序来确保 buffer 是跨平台的。...对于 struct 结构因为没有使用 vtable 结构，因此内部的标量没有默认值，必须存储（struct 类型和 table 类型的序列化原理在下文会详细说明）。...table 结构每个字段都有默认值，如果没有明确写出则默认为 0 或者 null。每个字段都不是必须的，可以为每个对象选择要省略的字段，这是 FlatBuffers 向前和向后兼容的机制。...2 缺点数据无可读性，必须进行数据可视化才能理解数据。向后兼容性局限，在 schema 中添加或删除字段必须小心。

1.7K3 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭