我在自定义错误函数中的第一次尝试如下：
不幸的是，由于我的张量的尺寸是(batch_size, 2)的，我仍然
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
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但是这个错误出现了：
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy.
浏览 1提问于2021-10-26得票数 0
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我想实现以下的损失功能：
def loss_func(y_true, y_pred): list_of_factors = [4]*我不知道如何获取批处理的个别样本。
谢谢
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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我有一个索引问题，想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
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我一直在尝试更好地理解RNN，并且正在使用numpy从头开始创建一个RNN。我在计算损失的时候，有人建议我不要用梯度下降和权重矩阵来更新自己，而是使用pytorch .backward函数。我开始阅读这里的一些文档和帖子，介绍它是如何工作的，似乎它将计算火炬张量在函数调用中包含requires_grad=True的梯度。
因此，除非创建火炬张量，否则我无法使用.backward。当我试图在损失标量上这样做时，我会得到一个'numpy<
浏览 9提问于2022-07-20得票数 0
我正在进行一个项目，需要将损失张量中的数据传递给绘图库。是否存在将张量与计算图分离的风险？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 2
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我最近正在学习TensorFlow，想把我的照片导入TensorFlow来训练，但是我被困在了一个问题上。y_actual: batch_ys})文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，行767中在run run_metadata_ptr) File run_metadata_ptr第925行中，_run引发Type
浏览 2提问于2017-03-28得票数 0
我对panda.apply()函数的行为感到困惑。我想将包含int列表的列转换为troch.tensor。下面是一些显示行为的示例代码：df_test.value = df_test.value.applyprint(torch.tensor([1,2,3]))# tensor([1, 2, 3])
我本来以为，每个行元素有一个tensor，但是apply创建了一个包含一个元素的
浏览 6提问于2021-11-19得票数 1
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不提供梯度的流量损失函数
、、、、
目前，我尝试编写自己的丢失函数，但是当返回结果(由包含损失值的列表组成的张量)时，我得到以下错误：
ValueError: No gradients provided for any variable:然而，在教程和他们的文档中，他们也使用tf.recude_mean，当他们像他们一样使用它时(他们展示了如何编写mse丢失函数)，我没有得到错误，所以我似乎遗漏了一些东西。# now contains 32 lists (a batch) of bbxs -> shape is (3
浏览 12提问于2021-11-30得票数 0
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我试图在急切的执行模式下编译一个Keras Sequential模型(在TF2中)。input_dim = input_shape[1]
y_pred = inputs.numpy，我在瓶颈之后添加了一个新的层来进行一些定制的预测。我需要访问新层中的张量值。: 'Tensor' object has no attribute &#
浏览 1提问于2022-03-01得票数 0
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我是Numba的新手，我需要用Numba来加速一些Pytorch函数。但是我发现即使是一个非常简单的函数也不起作用：import numba
def vec_add_odd_pos(a, b):此错误可能是由下列论点引起的：
参数1:无法确定<class‘class’type‘>的Numba类型.与更多
浏览 8提问于2020-07-30得票数 9
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我是tensorflow的新用户。我有以下张量A：array([b'1,2.0,32.29,42.1,16.0,0.60,46.0,0.0,26.0,0.0,-1.31,-0.9'],我想要得到以下两个张量：<
浏览 2提问于2020-12-01得票数 0
阅读TensorFlow文档：print(tensor.numpy())
TF支持NumPy对象作为输入，这很容易理解
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
4回答
打印张量x给出：>>> print(x)索引x.data提供：tensor(3)
如何才能得到一个正规的非张量值
浏览 3提问于2019-08-30得票数 86
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在第一步中，我尝试实现在Kers中操作输入张量的函数。但由于许多原因，我没有成功。我的第二种方法是用numpy操作实现函数，因为我正在实现的自定义层没有任何权重，据我的理解，我可以使用numpy操作，因为我不需要反向传播，因为没有权值，对吗？然后，我将图层的输出转换为张量，其中：因此，主要思想是实现一个自定义层，该层
浏览 4提问于2017-11-30得票数 1
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我使用TensorFlow2.0，并且有一个我想用Numpy处理的张量X。如果我打印张量，我会得到以下结果：Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)AttributeError: 'Tensor' object has no
浏览 2提问于2020-02-01得票数 1
我希望将一个PyTorch autograd.Variable转换为其等效的numpy数组。在他们的中，他们提倡使用a.numpy()来获得等价的numpy数组(对于PyTorch tensor)。python3.6/site-packages/torch/autograd/variable.py"，第63行，getattr AttributeError(name) AttributeError: numpy<
浏览 5提问于2017-06-03得票数 18
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