我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为nump
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。我想知道如何将图像输入数据更改为列表或数组输入数据。
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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PyTorch张量
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我是PyTorch的新手。谁能向我解释一下，为什么我们要在执行回归之前将数据帧转换为torch张量？(正如您所见，我已经拆分了数据集)。
浏览 16提问于2020-10-25得票数 0
如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorchipython-input-156-36722d81da09&g
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
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我想在使用pybind11的C++模块中接收一个包含PyTorch张量的字典，并返回包含C++ torch::Tensor的结果字典。就我所寻找的，似乎没有明确的方法将PyTorch张量转换为C++张量，以及将C++张量转换为PyTorch张量。在最后一次试验中，我尝试将PyObject转换为torch::Tensor，但似乎效果不佳。(https://discuss.p
浏览 36提问于2021-02-03得票数 0
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我有两个张量的火把，这些形状： RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将三维PyTorch张量转换成二维张
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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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] =Use Tensor.cpu() to copy th
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量： import torch
i = torch.tensor([[0, 1, 1],torch.float32)
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 4]) 现在，我想将PyTorch稀疏张量转换为PyTorch稠密张量。
浏览 274提问于2020-10-27得票数 0
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在pytorch中，我必须得到维数K，L，M和M，L，N的张量，我要执行这些张量沿中间二维方向的标准张量卷积积，从而得到K，N张量。我找不到关于如何执行这些操作的正式文档，也许应该在其他库中进行更好的操作，然后再转换为py手电筒张量？
浏览 1提问于2020-07-30得票数 0
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我有一个形状的输入张量(32,256,256,256)。在这个张量形状中，32是批次大小。第二，256是给定大小为256×256的图像中的信道数。我想做池，以便将张量转换成形状( 32，32,256,256)。在PyTorch中，如果我尝试应用池，则形状的最后两个维度(与图像相关)正在发生变化，但与通道相关的维度却没有变化。能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如果不可能，建议我如何将输入张量转换为输出张量？
浏览 0提问于2021-09-23得票数 1
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我在一个数据集中有两个张量，如下所示 ? 如何转换成张量的张量？要获得最终输出，如下所示： ? 我尝试如下转换： for i in (transformed_dataset):sample = torch.cat((i['image'], i['label'].v
浏览 12提问于2021-08-06得票数 0
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我可以使用PyTorch张量代替NumPy数组，同时使用scikit学习吗？我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法，但是当我使用PyTorch张量而不是NumPy数组时，有什么我应该知道的吗？其他类型的可转换为数字数组，如熊猫DataFrame也是可以接受的。
这是否意味着使用PyTorch张量是完全安全的？
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
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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。
浏览 9提问于2022-07-20得票数 0
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稀疏张量减少训练时间
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我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
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我想让张量通过卷积2层。我不能执行它，因为我得到了一个类型错误，即使我已经将我的numpy数组转换为张量。 我尝试使用tf.convert_to_tensor()来解决这个问题。
浏览 255提问于2019-05-31得票数 1
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打印张量的所有内容
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我偶然看到 PyTorch教程(在neural_networks_tutorial.py中)，在那里他们构建了一个简单的神经网络并运行推理。出于调试的目的，我想打印整个输入张量的内容。当我尝试打印张量时，我得到的是这样的东西，而不是整个张量：我看到了一个与numpy类似的，但我不确定在PyTorch上该怎么做。我可以将它转换为numpy，并可以查看它，但希望避免额外的开销。有没有办法打印出整个张量？
浏览 3提问于2018-10-06得票数 28
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序列是张量的numpy数组。numpy数组的长度随样本的不同而不同。200}“，d型张量是浮动的。'dafr“标签”‘的元素类型是’numpy.int 64‘。在拟合过程中，我得到了"ValueError:未能将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型numpy.ndarray)“的错误。为什么会发生此错误，如何解决？
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
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我想迭代TF数据集，以便将获得的数据转换为numpy张量。作为tensorflow的新手，我的代码如下所示 sess = tf.Session(config我也试过像这样的东西 sess = tf.Session(config=self.config)
浏览 42提问于2019-05-09得票数 0
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假设我有以下转换组合： transforms.RandomResizedCrop(size=224), transforms.ToTensor()])
由于PyTorch中的大多数转换都可以在PIL映像和张量上工作，所以我想知道我应该按照什么顺序使用它们。我是首先使用PIL图像上可能使用的所有转换，然后转换</em
浏览 6提问于2022-02-04得票数 2
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)
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
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