重塑或“串联”沿轴的张量
我有以下形状的张量， t ： torch.size（[280，4，768]）。 我想要的是沿第二轴有效地实现串联，导致 torch.size（[280，3072]）。 例如 ：，-1，：…
复制Pytorch中某些索引的张量元素
所需的操作在精神上与 torch.tensor.index_copy 相似，但有些不同。 最好用一个例子来解释。 张量 a 具有我们将复制的原始值： [10，20，30] 张量 b …
从张量产生越来越多的段
假设我有这样的张量。 t1 = tf.constant([0,1,2,3,5,6,7,8,9,10,19,20,21,22,23,24]) 我想将其分为段，其中包含数字紧邻的组。预期的输出将是这样的：…
在Pytorch中重塑张量？
我为Pytorch中矩阵乘法的结果而苦苦挣扎，我不知道该如何解决： 我要乘以这两个矩阵 tensor([[[[209.5000, 222.7500], [276.5000, 289.7500]], [[208.…
将两个具有不同形状的3D张量乘以（张量）
在TensorFlow中，如果我有两个3维张量，一个尺寸之一（100、9、135），另一个具有尺寸（100、29、135）： x1：tensor（shape =（100、9、135），dtype…
RuntimeError：Shape＆＃x27; [32，3，224，224]＆＃x27;无效的输入50176
首先，我已经在224,224,3映像上训练了一个型号，现在我正在研究MNIST数据集代码库的可视化。下面的代码在灰度图像上很好地工作，但是当我用于颜色图像…
tf.data.dataset存储数组列错误
有什么方法可以将存储在pandas dataframe形成的tf.data.dataset中，每个单元格对应于浮子数组？ 我有一个pandas dataframe，其中一列在每行中都有一个…
TensorFlow：在模型拟合期间确定自定义损耗功能中批处理大小的问题（批次大小“无”）
我正在尝试创建一个自定义损失功能，其中我必须多次切片张量。下面列出了一个示例： # Since different nodes need different activations, I decided…
pytorch张量更改维度为相邻值
我的目标是计算张量 x 的所有相邻唯一值。 假设我的张量是（ x 看起来像一个列表，但它是pytorch张量） x = [1,2,1,2,4,5] 我希望我的输出是： [1,2] …
由于我正在测试0或1
class BreastCancerCNN(ImageClassificationBase): def __init__(self): super().__init__() self.network = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel…
张量张量张量值未分配
我正在使用以下自定义损失函数： model.compile（lose = custom_loss，...） 自定义损失函数定义为： def custom_loss(y_actual,y_pred): custom_loss…
如何仅需要pytorch张量中的某些张量元件？
我喜欢使用只有几个可变元素的张量，这些元素在反向传播步骤中被考虑。例如： self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, padding=1, bias=False) mask = t…
