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(422)
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沙龙
1
回答
ValueError
:
期望
张量
是
大小
为
(
C
,
H
,
W
)
的
张量
图像
。
Got
tensor.size
() =
torch.Size
([
1800,800
])
、
、
、
、
= 3:
ValueError
: Expected tensor to be a tensor image of size (
C
,
H
,
W
).
Got
tensor.size
() =
tor
浏览 78
提问于2020-11-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError
:
期望
张量
是
大小
为
(
C
,
H
,
W
)
的
张量
图像
。
Got
tensor.size
() =
torch.Size
([8,8])
、
、
、
、
我试图在这里标准化我
的
目标(地标),其中每个
图像
都有4个地标,每个地标(关键点)都有x和y值。这里
的
批量
大小
是
8。= 3:--> 284
浏览 180
提问于2020-10-16
得票数 0
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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?
、
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
浏览 5
提问于2022-10-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
RuntimeError:预期
为
4维权重
的
4维输入
、
、
、
、
我有一个网络,其中有3个架构共享相同
的
分类器。model_star.weight - torch.pow(torch.cdist(model1.weight+model2.weight), 2)))RuntimeError: Expected 4-dimensional input fo
浏览 23
提问于2021-06-16
得票数 0
1
回答
Pytorch规格化二维
张量
、
、
为了使我
的
模型更加健壮,我想对我
的
特征
张量
进行规范化。我试着按照我对图片最好
的
知识标准去做:'Characterizes a dataset for PyTorch' if self.transform: return X, y
ValueError</
浏览 2
提问于2020-12-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将一小批4D
张量
保存为
图像
、
我在形状
为
4D
的
张量
(B,
C
,
H
,
W
)中有8个
张量
。更具体地说,我
的
张量
的
形状
是
(8,3,64,64),即8张3x64x64格式
的
图像
。 我想把这些保存在1.png,2.png .,8.png等等。当我尝试torchvision.utils.save_images(my_tensor)时,这是很好
的
。但是,这是将
图像
保存在单个网
浏览 1
提问于2018-11-16
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在Pytorch中对
张量
[batch,channel,sequence,
H
,
W
]运行conv2d
、
、
我正在处理一个视频帧数据,我正在获取输入数据,作为形式批次,通道,frame_sequence,高度,重量
的
张量
(为了清楚起见,让我们用B,
C
,S,
H
,
W
来表示它。因此,每个批次基本上由连续
的
帧序列组成。我主要想做
的
是
在每个帧上运行一个编码器(由几个conv2d组成),即每个
C
,
H
,
W
,并将其恢复
为
B,
C
_output,S,
H
_output,<e
浏览 7
提问于2017-07-27
得票数 3
回答已采纳
2
回答
将
张量
列表转换为
张量
pytorch
、
我有
张量
列表,每个
张量
都有不同
的
大小
,如何使用pytroch将这个
张量
列表转换为
张量
更多信息我
的
列表包含
张量
每个
张量
都有不同
的
大小
例如第一个
张量
的
大小
是
torch.Size
(76080,38) 其他
张量
的
形状在第二个元素中可能不同,例如列表中
的
第二个<em
浏览 142
提问于2019-03-08
得票数 14
回答已采纳
2
回答
我不理解在pytorch中训练分类器
的
代码
我
是
Pytorch
的
新手,对数据结构感到非常困惑。
浏览 0
提问于2019-04-08
得票数 0
2
回答
PyTorch变换在有线电视网中
的
应用
、
、
、
我正在研究使用PyTorch实现文本分类
的
RCNN。。有两点
张量
的
维数
是
用permute函数排列
的
。第一种
是
在LSTM层之后,在tanh之前。第二个
是
在线性层之后和最大池层之前。请你解释一下为什么排列
是
必要
的
还是有用
的
?self.embeddings(x) lstm_o
浏览 3
提问于2021-01-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
MaskRCNN
的
segm度量= 0?
、
在我
的
多类实例分段自定义数据集上训练MaskRCNN时,给定
的
输入格式如下:boxes -) shape:
torch.Size
([4, 4]),dtype: torch.float32, min: tensor(47.), max:
浏览 2
提问于2021-10-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在nn.module中设置图层
的
值?
、
、
、
RuntimeError: Given groups=1, weight of size 24 1 3 3, expected input[512, 50, 50, 3] to have 1 channels, 我
的
参数
是
:N_EPOCHS = 30DROPOUT = 0.5depth=24channels=3 original height = 1600
浏览 2
提问于2020-04-21
得票数 2
回答已采纳
4
回答
对于给定
的
条件,得到二维
张量
A中
的
值指数,用它们来索引三维
张量
B
、
、
、
、
对于给定
的
2D
张量
,我想检索值
为
1
的
所有索引。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze(),这将返回tensor([1, 3, 2])。然而,相反,torch.nonzero(a == 1)返回一个2D
张量
(没关系),每行有两个值(这不是我所
期望
的
)。然后,返回
的
索引应该用于对三维
张量
的
第二维(索引1)进行索引,并再次返回2D
张量
。: 无效参数4:
C
浏览 7
提问于2019-09-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
分段损失函数
、
、
、
、
model(x)['out']嗨,我试着训练deeplabv3_resnet50从火把两类(背景和狗,只是尝试作出更好
的
预测据我所知,pred给我们提供了形状
的
张量
:(批处理,num_classes,高度,宽度)。现在我需要选择一个丢失函数:例如,它将是torch.nn.CrossEntropyLoss。它需要原始输入,并且只有一个带有值
的
所有类
的
分段掩码。那么,为什么它只是两个类
的
一
浏览 15
提问于2022-05-23
得票数 0
1
回答
基于CNN
的
图像
反褶积
、
、
、
我有shape (
C
,
H
,
W
)
的
输入
张量
,其中
H
=
W
和
C
=
W
^2。该
张量
包含压缩到shape (1,
H
,
W
)
的
(
H
,
W
)
图像
的
非线性变换信息.转换的确切形式并不重要(另外,它也没有封闭
的
形式表达式)。我想设计一个CNN来估计来自这些
张量
的
<
浏览 2
提问于2020-01-25
得票数 3
2
回答
在pytorch中从附近
的
像素创建新通道
、
、
、
给定像B×
C
×
W
×
H
(batchSize,通道,宽度,高度)
的
批量
图像
张量
, 我想创建一个新
的
张量
,其中新
的
通道
是
来自附近像素
的
通道(用0填充)。例如,如果我选择附近
的
像素
大小
为
3 x 3(就像3 x 3滤镜),那么附近总共有9个像素,最终
的
张量
大小
将是B x(9*
C
)x
浏览 18
提问于2020-12-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
了解Pytorch网格示例
、
、
我有一个
大小
为
[1,32,296,400]
的
输入
张量
在使用mode=‘bilinear’应用grid_sample之后,我有了[1, 32, 56000我知道grid_sample应该以一种可微
的
方式有效地将像素转换到一个新
的
位置,但这些维度并不清楚发生了什么。
浏览 9
提问于2020-01-07
得票数 6
1
回答
TensorFlow中
张量
的
批处理操作
、
、
、
我有一批
图像
,表示
为
形式
为
(B,
H
,
W
,
C
)
的
形状(2,1024,1024,1)
的
TensorFlow
张量
(比如
张量
1),其中B
是
批量
大小
2,
H
和
W
是
图像
尺寸1024,
C
是
通道数。该
张量
的
每个元素(即每个像素)存储一个元组(a,b),其中a
浏览 0
提问于2020-05-16
得票数 0
1
回答
对火炬中LSTMCell向后机制
的
认识
、
、
、
(batch_size, input_size),prev_hiddens[i]
为
(batch_size, hidden_size)
的
大小
,prev_cells[i]
为
(batch_size, hidden_size在backward_hook中,我打印输入到此函数
的
张量
的
大小
: for grad in,其中第二个
张量
<em
浏览 0
提问于2019-05-07
得票数 1
1
回答
如何在tensorflow中对
图像
张量
进行采样
、
我有一个形状
为
B*
H
*
W
*
C
的
图像
数据
张量
和一个形状
为
B*
H
*
W
*2
的
位置
张量
。位置
张量
中
的
值
是
像素坐标,我想根据这些像素坐标对
图像
数据
张量
中
的
像素进行采样。我已经尝试了一种方法,比如将
张量
重塑
为
一维
张量
,但我认为这真的很
浏览 0
提问于2016-10-08
得票数 1
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