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:
print(X) =
Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)
我尝试使用X.numpy()和X.as_numpy()将张量转换为numpy数组,这会抛出以下错误:
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
AttributeError: 'Tensor' object has no at
让我介绍一下numpy中的示例问题:
arr - some numpy array
a, b - constants
arr[arr < a] = b
现在,我想实现相同的功能,但在Tensorflow中,arr是张量。在运行时之前不知道张量值。
正如您所看到的,这个答案将给出两个方面的说明:给张量内的特定位置赋值,并对张量进行条件调整,以及检索满足条件的索引。
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
我遵循,但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码:
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2,2,2,2,2,dtype=torch.float64)
然而,
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
我正在和tensorflow一起研究一个算法。以下是想要的代码的NumPy版本: x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sets = {1,5,7}
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(10):
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果: y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能?有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点,而不是在计算后将NumPy数组转换为张量,而是使用张量执行所有操作(例如,使用张量来索引张量,
我对张量没有很好的了解,如果这是一个愚蠢的问题,请原谅。 我正在尝试使用来自Keras的Lambda层为我的模型添加一个特殊的层。我希望这一层计算张量的平均值,并将该平均值用作张量值。 更清楚地说,这是我需要的,但在numpy中,我不知道如何使用张量:(使用NumPy不是使用张量) colInput ## this should be my tensor
avg = np.mean(colInput)
colInput =[avg for n in range(colInput.shape[0])] 我确实尝试了以下几种方法: avg = tf.reduce_mean(co
我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
例如,我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量,从而得到N x H张量。
我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算,但是有矢量注入吗?(即不使用for-loop,只使用PyTorch/numpy操作)
我想知道如何获得与朱莉娅中的numpy.einsum类似的功能。
具体来说,我有一个三阶张量,我想把它乘以一个二阶张量(矩阵),收缩两个维度,得到一个一阶张量(向量)。
目前,我使用的是PyCall,所以我可以使用numpy.einsum函数,如下所示:
using PyCall
@pyimport numpy as np
a = rand(5,4,3)
b = rand(5,4)
c = np.einsum("ijk,ij", a,b)
size(c) == (3,)
依赖于调用python来做张量数学是有点愚蠢的。我还设想,julia实现将具有速度优势。然而,在朱莉娅中