具有已知或未知维数的零张量
是一个在数学和计算机科学中常见的概念。零张量是一个特殊的张量，它的所有元素都为零。张量是多维数组的扩展，可以有任意维度和形状。
零张量的分类：
- 零维零张量：只包含一个元素，值为零。
- 一维零张量：包含多个元素，但所有元素的值都为零。
- 多维零张量：包含多个维度和形状的元素，所有元素的值都为零。
零张量的优势：
- 内存占用：零张量不包含任何非零元素，因此在内存中占用的空间较小。
- 初始化：零张量可以作为其他张量的初始值，用于存储计算结果或作为模型参数的初始值。
零张量的应用场景：
- 数值计算：在数值计算中，零张量常用于初始化矩阵、向量或其他数据结构。
- 机器学习：在机器学习算法中，零张量可以作为模型参数的初始值，用于训练和优化模型。
- 图像处理：在图像处理中，零张量可以用于表示空白图像或作为图像处理算法的中间结果。
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我是Python的新手，我想创建一个具有一定维数的零张量，我该怎么做呢？我不想得到一个必要的矩阵，而是一个更高维度的矩阵。有可能实现任意维度的张量吗？非常感谢
浏览 20提问于2021-05-06得票数 0
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在调试Tensorflow代码时，我想输出张量的形状，比如说，print("mask's shape is: ",mask.get_shape())，但是相应的输出是mask's shape is (?,1) --如何解释这种输出，是否知道这个张量的前三个维度的确切值？
浏览 3提问于2016-09-19得票数 0
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boolean_mask的文档表明，掩膜的形状必须是静态的。但如果你这么做tf.boolean_mask(tensor, mask)
好像挺好的。
浏览 0提问于2018-02-25得票数 3
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我找不到与我的案例相似的答案，并解释为什么会发生这种情况。有很多关于这类错误的信息，但似乎这取决于很多原因，对于不同的情况，它可以有不同的解决方案。因此，我正在尝试加载TensorFlow训练的模型，然后将其转换为TensorFlow Serving模型格式，从而进行预测。import tensorflow as tffrom tensorfl
浏览 8提问于2018-02-24得票数 3
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浏览 0提问于2018-08-07得票数 3
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1回答
如何与扁平层连接
、、
ValueError：Concatenate层需要具有匹配形状的输入，但连接轴除外。接收:input_shape=(无，)，(无，10)
我知道(没有，10)应该是(没有*10)或公正(没有)，但我不知道如何到达那里。
浏览 6提问于2022-09-28得票数 1
1回答
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c = multilayer_perceptron((tf.slice(M, [0, 0]tf.nn.softmax(tf.re
浏览 3提问于2018-03-22得票数 1
例如，如果我有一个二维张量X，我可以对X :,1：；如果我有一个三维张量Y，那么我可以对最后一个维进行类似的切片，比如Y:，：，1：。谢谢!
浏览 3提问于2020-02-26得票数 8
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作为其中的一部分，我必须将维数a x b x c的三维张量转换为维数a x b*c的二维张量。3D tensornet:add(nn.View(-1):setNumInputDims(2))现在，我想修改我的网络因此，我想把维数d x a x b x c
浏览 5提问于2015-11-20得票数 0
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我不能让那些变量声明right...Why那些参数不起作用？我只是将n值设置为数组长度。 为什么编译器能理解变量声明？ void diag(int n, double a[n][n], double b[n],double x[n]){
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}
浏览 18提问于2019-01-21得票数 0
我是Tensorflow的新手，我希望有人能帮我调试我面临的一个快速错误。然而，下面的错误似乎来自于true_fn和false_fn中的tf.cond，而不是来自同一个类。TypeError: true_fn和false_fn的不兼容返回类型:这两个结构没有相同的序列类型。第一结构有类型，第二结构有类型。
解决这样的问题，最好的办法是什么？
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我在这里问这个问题，因为这似乎是另一个程序员会在我面前面对的问题。如何以人类可读
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守则：Y是一个张量，维数为64，1，1，10 x是维数为64 ,28，28，1的张量。tf.ones([x_shapes，x_shapes1，x_shapes2，y_shapes3])那么，如何理解具有
浏览 7提问于2016-12-11得票数 0
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3回答
我可以在其中添加两个张量x和y，如下所示如果所有张量都具有相同的维数，是否有办法对三个或更多张量进行相同的处理？
浏览 4提问于2020-05-13得票数 5
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我在[None, 100, 5, 50]中有一个来自tf.gather(W,X)的张量，我想把它重塑成[None, 100, 250])，但是使用tf.reshape (even with tf.pack)显示了Dimension(None)的错误，因为图的动态方面。是否有任何方法可以首先重塑tensor [100,5,50]的内部，直到图形中已知的维数，然后使用具有[None, 100, 250]的</em
浏览 3提问于2016-02-25得票数 2
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神经网络输出用具有维数A的张量(a,b,c)表示。权重在具有维数B的矩阵(d,b)中指定。
对于d = 1，我可以执行tf.tensordot(A,B,[1,1])来获得维度(a,c)的</
浏览 1提问于2019-03-28得票数 2
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