ValueError:层conv2d_10的输入0与层不兼容:需要的ndim=4，找到的ndim=3。收到的完整形状：[None，100,100] - 腾讯云开发者社区

0].ndim + 1 axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim) sl = (slice(None),) * axis + (_nx.newaxis...维度+1 这是和concatenate函数很重要的一个区别，也体现了API中的new axis. result_ndim = arrays[0].ndim + 1 axis = normalize_axis_index...k=2 1, 3, 1+(m-1)*2 m = q+r q = (7-1)/2 = 3 r = 0 m = 3 因此最终结果是[1, 3, 5] (1)slice default处理等价于x[5:4..., np.newaxis] 以前的arr的shape是(3,4)，经过这样的操作之后，就变成了(3,4,1),也就是3个2维数组，每个2维度数组中有4个1维数组，每个1维数组中有1个元素。...numpy中的广播广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。

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从头开始重新创建 PyTorch

因此，要访问形状为 [shape_0, shape_1] 的二维张量中的元素 [i, j]，我们实际上需要定位到 j + i * shape_1 的位置。...接下来，让我们设想一个三维张量的情况：你可以将这个三维张量视作矩阵的序列。比如，你可以把这个形状为 [5, 4, 8] 的张量看作是 5 个形状为 [4, 8] 的矩阵。...现在，要获取位于 [1, 2, 7] 的元素，你需要跳过 1 个完整的 [4,8] 形状的矩阵，2 行 [8] 形状的行，以及 7 列 [1] 形状的列。...t = torch.arange(0, 24).reshape(2, 3, 4) print(t) # [[[ 0, 1, 2, 3], # [ 4, 5, 6, 7], # [ 8...我将展示一些示例，您可以在本文末尾链接的存储库中找到完整版本。

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神经网络的数学基础

79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]], [[5, 78, 2, 34, 0], [6, 79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]]]) >>> x.ndim...可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....与逐元素操作相反，点积整合输入张量的所有条目。...基于梯度的优化算法神经网络层对输入进行的数学转换为： $output = relu(dot(W, input) + b)$ 张量$W$和张量$b$ 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...随机梯度下降一个可微分函数，理论上能够找到它的最小值：最小值点导数为0，所以需要找到所有导数为0的点，然后相互比较找到最小值。神经网络中，意味着找到一组权重值，使损失函数最小。

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tf.layers

class AveragePooling2D: 2D输入的平均池化层。class AveragePooling3D: 3D输入的平均池化层。...class InputSpec: 指定层的每个输入的ndim、dtype和形状。class Layer: 基本层。class MaxPooling1D: 最大池化一维输入。....): 二维输入的平均池化层。average_pooling3d(...): 三维输入的平均池化层。batch_normalization(...): 批处理规范化层的功能接口。....): 在保持批处理轴(轴0)的同时，使输入张量变平。max_pooling1d(...): 一维输入的最大池化层。max_pooling2d(...): 用于2D输入(例如图像)的最大池化层。...max_pooling3d(...): 用于3D输入的最大池化层。separable_conv1d(...): 功能接口为深度可分离的一维卷积层。

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使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

shape(形状）代表的就是张量的一种属性，当然还有其他属性，比如数据类型等等” 再算子执行前面打断点，依次观察输入数据和输出数据的大小： (gdb) b 2124 Breakpoint 2 at 0x555555560ef8...ndata = 784 2: n->outputs[0]->ndata = 6272 3: n->inputs[0]->ndim = 4 4: n->outputs[0]->ndim = 4 (gdb)...ndata = 6272 2: n->outputs[0]->ndata = 6272 3: n->inputs[0]->ndim = 4 4: n->outputs[0]->ndim = 4 (gdb...从最后一层的模型看不出它的结构，实际上它是一个全连接层：这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来，芯原的转换工具，可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型，而netron是支持此类型的可视化输出的...---- lenet 模型都需要对吃进去的图像做数据归一化，libonnx实现也不例外 ---- 结束！版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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什么是 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible错误？

引言在机器学习模型开发中，数据形状的匹配至关重要。尤其是在深度学习中，网络的输入和输出维度必须与模型的架构相符。然而，由于数据处理错误或模型设计不当，形状不兼容的问题常常会导致运行时错误。...模型输出层与标签形状不匹配这个问题最常见的原因是模型的最后一层与标签的形状不匹配。...自定义损失函数中的维度问题在使用自定义损失函数时，可能由于不正确的维度处理引发ValueError。比如，损失函数期望的输入是二维数组，但你传入了一维数组，这样也会引发形状不兼容的错误。...A: 现代深度学习框架如TensorFlow、Keras可以在模型中进行自动的形状推断，但在定义损失函数或自定义层时，开发者需要确保形状的兼容性。...小结形状不兼容的错误在深度学习中非常常见，尤其是在设计和训练复杂模型时。通过理解模型的输入输出维度要求，确保标签的正确编码，以及选择适当的激活函数和损失函数，你可以避免大多数与形状相关的错误。

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基于卷积神经网络的手写数字识别系统_python 卷积神经网络

那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。...实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。...但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变。...当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。...= None def forward(self,x): #对于卷积层需要把数据先展平 self.original_x_shape = x.shape x=x.reshape(x.shape[0],-

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我的机器学习numpy篇何为ndarray？ndarry创建生成正态分布ndarry属性修改形状ndarry运算ndarry切片矩阵转置聚合函数

(注意黑体字) ndarry创建代码如下 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.zeros((4,5)) np.ones((2,3,4...(100,100) np.logspace(0,1,3,base=2) ?...ndarry属性 ndim维度的个数 shape为ndim的属性 size元素总和 dtype判断元素类型 a=np.random.randint(1,20,size=(4,5)) a.dtype...a.shape 修改形状 reshape修改复制后的形状 shape在原本的基础上修改 arr=arr.reshape(-1,10) arr.shape=(2,-1) ndarry运算...(a1) np.where(condition,0,a1) np.unique去重复操作 np.unique(arr2) 后记：才疏学浅，慢慢学习，慢慢更新，与诸君共勉你可能感冒的文章：我的机器学习

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机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

ndim 属性查看数组的维度 print(x.ndim) # 1 print(X.ndim) # 2 shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数...10, 11, 12, 13, 14]]) ''' # [][]同样可以访问，但是 numpy 不建议这样写 print(X[0][0]) # 0 # 推荐写法如下，与 X[(0,0)] 等价 print...([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) ''' X[:2][:3] 与 X[:2, :3] 不等价，如果是 X[:2][:3]，程序会先执行 X[:2]，...], [ 10, 11, 12, 13, 14]]) ''' 如果我们需要创建一个与原数组不相关的子数组呢？...通过 reshape 函数修改数组的形状，需要注意调用 reshape 方法是没有改变原数组自身的。

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python 分水岭算法的实现

该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。...watershed from ..util import crop, regular_seeds def _validate_inputs(image, markers, mask): """确保分水岭算法的所有输入都具有相同的形状和类型...is None: if any([x % 2 == 0 for x in c_connectivity.shape]): raise ValueError("Connectivity...该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，其次是输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。 ...3)), ... indices=False) >>> markers = ndi.label(local_maxi)[0] 最后，我们对图像和标记运行分水岭： >>> labels = watershed

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卷积神经网络中的自我注意

为什么Self-Attention 这篇文章描述了CNN的自注意力。对于这种自注意力机制，它可以在而不增加计算成本的情况下增加感受野。它是如何工作的对前一隐含层的特征进行重塑，使之: ?...请注意，输出的通道数量与自关注的输入相同。这是论文中的一张图，这些图将这些操作可视化了 ? 通常，我们设置：C * = C / 8。...作为最后一步，我们将输入特征x添加到输出的加权中（gamma是另一个可学习的标量参数）： ?...第17行：恢复特征的原始形状此实现与本文中描述的算法有所不同（但等效），因为它将1x1卷积v（x）和h（x）组合在一起，并且调用为h（x）或“值”。组合的1x1转换层具有C个输入通道和C个输出通道。...此实现与本文中的算法等效，因为学习两个1x1转换层等效于学习一个具有兼容大小的转换层。结果测试通过在UNet块中替换conv层，我在UNet体系结构中使用了自注意力层。

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numpy入门-数组创建

ndmin：指定返回数组的最小维数 ndarray属性 ndarray.ndim：数组的轴数量 ndarray.shape：数组的形状。比如对于n行m列的矩阵，其shape形状就是(n,m)。...全0向量 array([0., 0., 0., 0., 0.]) # 全0 arrZero = np.zeros((4,3)) # shape形状必须括起来 arrZero array([[0., 0...系统自动判断为4行3列 resize 大部分功能和使用与reshape函数相同 ?...常用属性 shape：几行几列，(m,n) ndim：维度 size：总元素个数，m*n dtype：查看数据类型 T：表示转置 a.shape # 数组形状，即几行几列 (3, 5) a.ndim...], [5, 6]]) # 注意：有两层中括号[] c array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 数据类型转换 int_array = np.arange

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【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络

输入层---->卷积层以上一节的例子为例，输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map image.png 　　以卷积核filter1...4.全连接层---->输出层　　全连接层到输出层就是正常的神经元与神经元之间的邻接相连，通过softmax函数计算后输出到output，得到不同类别的概率值，输出概率值最大的即为该图片的类别。...从卷积后的feature_map反向传播到前一层时，由于前向传播时是通过卷积核做卷积运算得到的feature_map，所以反向传播与传统的也不一样，需要更新卷积核的参数。...(占坑明天补一下tensorflow的源码实现) 总结　　　　本文主要讲解了卷积神经网络中反向传播的一些技巧，包括卷积层和池化层的反向传播与传统的反向传播的区别，并实现了一个完整的CNN，后续大家可以自己修改一些代码...，譬如当水平滑动长度与垂直滑动长度不同时需要怎么调整等等，最后研究了一下paddlepaddle中CNN中的卷积层的实现过程，对比自己写的CNN，总结了4个优点，底层是C++实现的，有兴趣的可以自己再去深入研究

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卷积神经网络详解（二）——自己手写一个卷积神经网络

以上一节的例子为例，输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map 以卷积核filter1为例(stride = 1 )：计算第一个卷积层神经元...4.全连接层---->输出层全连接层到输出层就是正常的神经元与神经元之间的邻接相连，通过softmax函数计算后输出到output，得到不同类别的概率值，输出概率值最大的即为该图片的类别。...从卷积后的feature_map反向传播到前一层时，由于前向传播时是通过卷积核做卷积运算得到的feature_map，所以反向传播与传统的也不一样，需要更新卷积核的参数。...(占坑明天补一下tensorflow的源码实现) 总结本文主要讲解了卷积神经网络中反向传播的一些技巧，包括卷积层和池化层的反向传播与传统的反向传播的区别，并实现了一个完整的CNN，后续大家可以自己修改一些代码...，譬如当水平滑动长度与垂直滑动长度不同时需要怎么调整等等，最后研究了一下paddlepaddle中CNN中的卷积层的实现过程，对比自己写的CNN，总结了4个优点，底层是C++实现的，有兴趣的可以自己再去深入研究

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

> tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 6.4 创建相似张量有时您可能需要某种类型的一个张量与另一个张量具有相同的形状。...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...），也称为前馈层或全连接层，实现输入 x 和输入之间的矩阵乘法权重矩阵 A 。...y = x\cdot{A^T} + b 说明： x 是该层的输入（深度学习是诸如 torch.nn.Linear() 之类的层以及其他层的堆叠）。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

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机器学习|从0开始大模型之位置编码

在循环神经网络中，序列与序列之间也是有顺序的，所以循环神经网络中，序列与序列之间也是有顺序的，不需要处理这种问题。...3、Transformer中的位置编码层假设你有一个长度为L的输入序列，要计算第K个元素的位置编码，位置编码由不同频率的正弦和余弦函数给出：函数 k：词序列中的第K个元素 d：词向量维度，比如512...def unite_shape(pos_cis, x): """调整位置编码的形状以匹配输入张量的形状。"""...ndim = x.ndim # 获取输入的维度 assert 0 ndim # 确保维度有效 assert pos_cis.shape == (x.shape...(xk_ * pos_cis).flatten(3) # 同上 return xq_out.type_as(xq), xk_out.type_as(xk) # 返回与输入类型一致的输出

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NLP经典书籍鱼书笔记4：对比计数统计和推理

大致过程：基于推理的方法引入某种模型（比如神经网络）模型接收的上下文作为输入，输出各个单词的出现概率模型产物：获得单词的分布式表示神经网络中单词的处理方法神经网络不能直接处理单词，需要将单词转化成固定长度的向量...模型的输入：上下文，比如['you','goodbye']这样的单词，但是需要转化为one-hot编码表示。本文中考虑上下文的两个单词，因此模型会有两个输入层。如果是考虑N个单词，则输入层有N个。...从输入层到中间层的变换使用相同的全连接层(权重都是$W_{in}$) 从中间层到输出层神经元的变换由另一个全连接层完成(权重是$W_{out}$) 中间层的神经元是各个输入层经全连接层变换后得到的值得平均...1, 2, 3, 4, 1, 5, 6]) id_to_word {0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6:...2], [1, 3], [2, 4], [3, 1], [4, 5], [1, 6]]) target # 目标值 array

5701 0

深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解

通过这种方式，sLSTM能够在保持较低计算复杂度的同时，提供与复杂模型相当的性能，特别适用于资源受限的环境或需要快速响应的应用。...这些单元接受来自前一块的输入，执行必要的门控和状态更新操作，然后输出到后续的处理步骤。跳过连接（Skip Connection）：跳过连接直接将输入传递到块的输出，与主路径输出相加。...标准化层（如层归一化或批归一化）：在残差块的输入或输出端通常会加入标准化层，以稳定训练过程中的数据分布，提高模型的训练效率和泛化能力。...self.layers.append(layer) def forward(self, x, state=None): assert x.ndim == 3...这种设计允许层在处理输入时，每个块只与输入的对应部分进行交互，从而模拟了多个独立的线性变换的集合。

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数据分析 ———— numpy基础（一）

([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start: 可忽略不写，默认从0开始;起始值 stop: 结束值；生成的元素不包括结束值 step: 可忽略不写，默认步长为...1；步长 dtype: 默认为None，设置显示元素的数据类型 nd1 = np.arange(5) #array([0, 1, 2, 3, 4]) 随机生成5个自然数 nd2 = np.arange...6.] m4: [0.+0.j 1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j 5.+0.j 6.+0.j] """ 3、np.reshape() np.reshape(): 给数组一个新的形状...新的形状应该兼容于原始形状。...8 9 10 11 12 13 14] 转换后的数组： [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ 4、np.ndim（） np.ndim

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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

从头开始重新创建 PyTorch

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