我有一个多维张量,让我们以这个简单的张量为例:
out = torch.Tensor(3, 4, 5)
我必须得到张量out[:,0,:]的一部分/子部分,然后应用view(-1)方法,但这是不可能的:
out[:,0,:].view(-1)
RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Call .conti
在关于reshape()函数的中,它说
>>> a = np.zeros((10, 2))
# A transpose make the array non-contiguous
>>> b = a.T
# Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying the
# initial object.
>>> c = b.view()
>>> c.shape = (20)
AttributeError: incompatible sha
我遇到了一个问题,一些numpy数组不能使用cv.fromarray()转换为cvMat。似乎每当numpy数组被转置时,问题就会发生。
import numpy as np
import cv
# This works fine:
b = np.arange(6).reshape(2,3).astype('float32')
B = cv.fromarray(b)
print(cv.GetSize(B))
# But this produces an error:
a = np.arange(6).reshape(3,2).astype('float32'
我是python和OOP概念的新手,我无法理解某些东西,比如为什么某些函数更改了原始对象,而有些函数却没有。为了更好地理解它,我在下面的代码片段中添加了注释。任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
from numpy import *
a = array([[1,2,3],[4,5,6]],float)
print a
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]]) ### Result reflected after using print a
a.reshape(3,2)
array([[ 1., 2.],
[ 3., 4.]
我目前有一个需要对数组x执行逐个元素乘法的一维numpy数组epsilons。然而,x的维度是动态的,并且随着以下for循环的每次迭代而变化:
for x in grads:
x = x * epsilons
print(grad)
epsilons的形状始终为(M,)。但是,对于第一次迭代,x的形状为(M,4,2),而对于第二次迭代,它的形状为(M,4) (随着代码在grads上迭代,x的形状会发生变化)。有没有一种方法可以自动将epsilons广播到x的形状,这样我就可以对任何形状的x执行这种按元素相乘
我正在使用这个自定义函数来重塑自定义损失函数中的张量。 def reshape_fortran(x, shape):
if len(x.shape) > 0:
x = x.permute(*reversed(range(len(x.shape))))
return x.reshape(*reversed(shape)).permute(*reversed(range(len(shape)))) 尽管如此,我还是收到这个错误: RuntimeError: _unsafe_view does not support automatic differentiation for out
当使用skimage时,我得到以下错误:
win = skimage.util.view_as_windows(x, windowSize, windowShift)
C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\skimage\util\shape.py:247: RuntimeWarning: Cannot provide views on a non-contiguous input array without copying.
warn(RuntimeWarning("Cannot provide views on a non-
C++20为basic_string_view添加了一个,它需要两个迭代器。但是,当我试图从一个公共范围使用迭代器构造一个string_view时,我会得到一个错误。
#include <iostream>
#include <ranges>
using namespace std::views;
int main()
{
auto words = "the quick brown fox" | split(' ') | transform([]<class RNG>(RNG&& rng) {
熊猫似乎缺少一个R风格的矩阵级滚动窗口函数(rollapply(..., by.column = FALSE)),只提供基于向量的版本。因此,我试着遵循,它对可以复制的示例非常有效,但是它不适用于熊猫DataFrame,即使使用基本的Numpy数组(看似相同)也不行。
人工问题复制:
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
test = [[x * y for x in range(1, 10)] for y in [10**z for z in range(5
我正在使用librosa
只有load和stft,我遇到了错误Audio buffer is not Fortran-contiguous
我搜索了一下,发现我需要添加np.asfortranarray,所以我添加了这些句子,但都是徒劳的。
a, sr = librosa.load("mywave.wav",sr=self.sr,mono=False)
print(a.shape) #(2, 151199)
a[0] = np.asfortranarray(a[0])# try to avoide Fortran-contiguous
a[1] = np.asfortran
我在pytorch中有一个有64个元素的张量,我想把它转换成一个有32个元素的复张量。顺序对我来说很重要,所有东西都应该在PyTorch中,这样我就可以在我的自定义损失函数中使用它:主张量(W)中的前半部分是我的实数,后半部分是我的虚数。所以我的最后一个张量应该是这样: W_final =张量(W+jW32,W1+jW33,W2+jW34,W3+jW35,...,W31+jW63) 我尝试过这种方法: import torch
W_1 = = torch.reshape(W,(2,32)) #reshape W with shape (64) to W_1 with shape (2,32)