在Python中将一个张量的切片替换为另一个更大的张量
在Python中，可以使用NumPy库来处理张量（多维数组）的切片替换操作。NumPy是一个强大的科学计算库，提供了丰富的数组操作函数和方法。
首先，我们需要导入NumPy库：
import numpy as np接下来，我们可以使用NumPy的切片操作来替换张量的切片。假设我们有一个张量tensor1，它是一个2x2的二维数组：
tensor1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])现在，我们想将张量的切片[3, 4]替换为另一个更大的张量tensor2，它是一个3x3的二维数组：
tensor2 = np.array([[5, 6, 7], [8, 9, 10], [11, 12, 13]])要替换切片，我们可以使用切片索引来指定要替换的位置。在这个例子中，我们可以使用切片索引[1:, 0:]来指定要替换的切片范围。然后，我们可以将tensor2赋值给这个切片：
tensor1[1:, 0:] = tensor2现在，tensor1的值将变为：
array([[ 1, 2],
[ 5, 6],
[ 8, 9],
[11, 12]])这样，我们成功地将一个张量的切片替换为另一个更大的张量。
在云计算领域，如果你需要在云上运行Python代码并进行张量操作，腾讯云提供了云服务器（CVM）和云函数（SCF）等产品，可以满足你的需求。你可以通过腾讯云官网了解更多关于云服务器和云函数的信息：
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同时，腾讯云还提供了强大的AI平台和工具，如腾讯云AI引擎（Tencent AI Engine）和腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform），可以帮助你进行人工智能相关的开发和部署。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云AI平台和工具的信息：
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希望以上信息能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。
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我想使用Rust的库对张量(多维数组)进行切片，但问题是张量是动态形成的，切片存储在用户提供的变量中。
如果我预先知道维度，我希望我可以简单地执行以下操作，其中idx是用户提供的索引，x是4维张量：
// should give a 1D tensor as a view on the last axis at index `idx`
x.slice(s![idx[0], idx[1], idx[2], ..])
但是因为我不知道前面的维数，所以我不能用这种方式手动解压idx并将其提供给切片宏s!。
在python中，我可能会使用，其中idx是用户提供的元组：
# if `len(idx)
浏览 1提问于2020-12-19得票数 2
我是TensorFlow (版本1.2)的新手，但不是Python或Numpy的新手。我正在建立一个模型来预测蛋白质分子的形状。我需要用一些额外的代码包装TensorFlow的标准tf.losses.cosine_distance函数，因为我需要停止将一些NaN值传播到损失计算中。
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def custom_distance(predic
浏览 4提问于2017-08-01得票数 3
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我有张量列表，每个张量都有不同的大小，如何使用pytroch将这个张量列表转换为张量 更多信息我的列表包含张量每个张量都有不同的大小例如第一个张量的大小是torch.Size(76080，38) 其他张量的形状在第二个元素中可能不同，例如列表中的第二个张量是torch.Size(76080，36) 当我使用torch.tensor(x)时，我得到一个错误ValueError:只有一个元素张量可以转换为Python标量
浏览 142提问于2019-03-08得票数 14
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我使用TFLite .a static lib在安卓上集成了TFLite。TFLite支持TfLiteTensor类，不支持张量类。如何在类似tensorflow张量操作的tensorflow lite上使用张量？例如，张量升维、降维和张量切片。谢谢!
浏览 11提问于2021-02-17得票数 0
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我有一个tensorflow::Tensor batch在C++和形状。
，我想得到另一个张量，它只有第一个图像，因此，我会得到一个形状为1,720,1280，3的张量。
tensorflow::Tensor first = batch[0]
实现这一目标的最有效方法是什么？
我知道如何在python中这样做，但是C++的api和文档不如python的好。
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
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我尝试将中的RNN模型移植到多GPU卡上。我遵循中的多塔风格。但是，我发现tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(cost, tvars), config.max_grad_norm)返回的"grads“不是张量类型的列表。它是一个tensorflow.python.framework.ops.IndexedSlices类型的列表。现在我需要将多个GPU塔返回的"grads“列表求和平均为一个IndexedSlices或张量列表，以便将其传递到self._train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads
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import torch
T = torch.FloatTensor(range(0,10 ** 6)) # 1M
#case 1:
torch.save(T, 'junk.pt')
# results in a 4 MB file size
#case 2:
torch.save(T[-20:], 'junk2.pt')
# results in a 4 MB file size
#case 3:
torch.save(torch.FloatTensor(T[-20:]), 'junk3.pt')
# results in a 4 MB
浏览 4提问于2020-05-22得票数 2
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我们在matlab中有一个张量，大小是308x22x29x12x492020，它很大。我们对它进行了分解，它工作得很好。现在，我们正试图重建它，以获得一些预测。当我们运行它时，当我们执行最后一个维度的乘法时，它会崩溃，内存不足。
我试图将我们的张量展平成一个2 x 2的矩阵，以使重建更容易。我找不到这样做的方法，我尝试使用matlab中的重塑函数，但没有成功。所以基本上我想知道一种在matlab中将(308x22x29x12x492020)张量转换成2D矩阵的方法。
只是为了更多地解释数据。我们有一个数据库的用户搜索汽车购买。我们想做推荐模型。我们创建了一个具有5个维度的张量: 308 (汽车
浏览 2提问于2012-05-20得票数 2
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2回答
我已经编写了一个程序来将行从一个张量更新到另一个张量。下面是我想要实现的一个非常基本的想法 with tf.Session() as sess:
A = tf.Variable(
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[[0.0, 1.0, 0.6], [0.0, 1.0, 0.4], [0.0, 1.0, 3.0]]])
B = tf.Variable(
浏览 26提问于2019-09-30得票数 1
我想在tensorflow图中集成简单的python代码。
我不确定这是否可行。如果可行，请建议如何整合它。
用例是，我希望将中间张量的输出作为python代码的输入，然后将python代码输出到另一个张量。
这里可以使用@tf.function吗？
谢谢。
浏览 0提问于2020-11-30得票数 1
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我有张量a = torch.arange(6).reshape(2,3)和另一个张量b=(torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero()。
我想要创建一个新的张量，它只包含由a表示的b索引的值。
例如：
a = torch.arange(6).reshape(2,3) # tensor([[0, 1, 2],
# [3, 4, 5]])
b = (torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero() # tensor([[0, 1]
浏览 4提问于2022-05-07得票数 1
假设我在tensorflow图中有一个形状为1,32,16,1的张量t1和另一个形状为1,10,12,1的张量t2。
如何将t2分配到t1中的本地块(t11，11:20，4:15，1=t2，numpy )
或者添加(t11，11:20，4:15，1+t2 in numpy )？
浏览 4提问于2017-11-25得票数 0
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嗨，我是python新手，但我有一个有趣的问题 x = [5,1, 5, 2, 5, 3] 我怎么列一张清单， newX = [51, 52, 53] and otherX = [515, 253]
浏览 11提问于2020-12-07得票数 0
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为什么每次输出都是一样的？
a = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])
a[-2:] = torch.tensor([[[5, 6]]])
a
张量(0，1，2，5，6)
a = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])
a[-2:] = torch.tensor([[5, 6]])
a
张量(0，1，2，5，6)
a = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])
a[-2:] = torch.tensor([5, 6])
a
张量(0，1，2，5，6)
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
我正在尝试用Tensorflow重写下面的Python代码。但是，我在使用tf.map_fn迭代张量时遇到了问题。
这里depth是形状[batch_size,256,256]的张量，normal是形状[batch_size,256,256,3]的张量，scale是形状[batch_size,256,256]的张量。
for b in range(0,batch_size):
depth[b,:,:] = [scale[b,0,0] + (scale[b,0,1] - scale[b,0,0])* x for x in depth[b,:,:]]
normal[b,:,:,:]
浏览 0提问于2019-08-13得票数 0
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我正在尝试找到一种不使用for循环的方法。 假设我有一个多维张量t0 bs = 4
seq = 10
v = 16
t0 = torch.rand((bs, seq, v)) 它的形状是：torch.Size([4, 10, 16]) 我有另一个张量labels，它是seq维度中的一批5个随机索引： labels = torch.randint(0, seq, size=[bs, sample]) 这是shape torch.Size([4, 5])。用于对t0的seq维度进行索引。 我想做的是循环批量维度，使用labels张量进行聚集。我的暴力解决方案是这样的： t1 = torch.em
浏览 41提问于2021-01-26得票数 0
我在tensorflow中有一个二维张量，
例如，一个2*4张量[1.,2.,3.,4.,2.,4.,5.,6.]。
我有一个函数a()，让张量中的每一行都通过，然后对a()的所有结果求和。怎么做(不是在会话中做)？
输出应该是a(1.,2.,3.,4.) + a(2.,4.,5.,6.)，实际上我有一个非常大的张量，有很多行。
这不同于reduce_sum，因为这里的a()函数相当复杂，不能通过矢量化直接使用。
非常感谢！
浏览 3提问于2018-06-25得票数 2
特别是当索引n>3维数组/向量时，为什么更多的语言不采用以下方法：
arr = np.zeros((3, 10, 5, 100))
arrSlice = arr[:, 0:5, :, :99]
> arrSlice.shape
> (3, 5, 5, 99)
切片数组的样式表示法(如果我没有遗漏什么).？
有没有其他语言具有与Numpy等价的表示法，无论是在语法上还是在功能上？
在这种情况下，Numpy上的语法糖在C中执行更线性的循环，从而在python /C/ cupy之间产生了一种在其他语言中不可用或不合理的二分法吗？(例如，我假设numpy的批处理操作表示法
浏览 1提问于2020-03-02得票数 5
下面我有两本字典：
word2int = {}
int2word = {}
for i,word in enumerate(words):
word2int[word] = i
int2word[i] = word
def euclidean_dist(vec1, vec2):
return np.sqrt(np.sum((vec1-vec2)**2))
def find_closest(word_index, vectors):
min_dist = 10000 # to act like positive infinity
min_index
浏览 0提问于2019-01-23得票数 2
1回答
我用2.0版构建了一个tf.data.Dataset.from_tensor_slices()。我的输入是一个一维数组，它包含用于裁剪大型numpy数组(60 GB)的索引。
到目前为止，我的管道用np.memmap读取数组，然后应该剪辑这个数组。因此，我在维度(n, 4)中创建了一个数组，其中n是样本数。此(n, 4)数组被提示为tf.data.Dataset.from_tensor_slices()。
之后，我想调用dataset.map()，如果(n, 4)数组的形状为[4,]，则输入为一行。但是，我不能计算这个张量的单个值，而可以在.map()调用之前计算张量。
下面是一个最小的工作示
浏览 0提问于2019-04-11得票数 2
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在过去的几周里，我一直在尝试让Yolo v3在TF 2.x中工作，每次我解决一个问题，就会出现另一个问题。主要的挑战是让TensorFlow为每个标度和训练集中的样本进行NonMaxSuppression。我用的是tf.image.non_max_suppression_padded，然后我被
Tensorflow.python.framework.errors_impl.OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Ea
浏览 1提问于2020-06-29得票数 0
我有一个生火张量：x = torch.zeros(2, 2)，和另一个变量值的张量：item = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])，我只是给出这个张量。
我想添加item张量作为x张量的每个元素，这样
x = [[item, item],
[item, item]]
所以x是张量，里面有张量。我尝试将item直接赋值给x，但得到了一个错误：RuntimeError: The expanded size of the tensor must match the existing size at non-singleton dimension
浏览 4提问于2021-03-01得票数 1
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我正在学习tensorflow。在完成了tensorflow教程MNist for expert ()之后，我尝试使用经过训练的模型来运行推理。
我制作了两个[28x28]图像，并将它们放入[28x28x2]数组并保存了Matlab文件。
然后我使用scipy.io将数组加载到python中。
然而，我的网络正在期待一个[2, 28, 28, 1]张量。
如何将[28x28x2]数组转换为[2, 28, 28, 1]张量？
浏览 1提问于2017-12-22得票数 1
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在keras中，神经网络中存在三维体积的中心剪切张量的Cropping3D层。然而，我没有发现类似的东西，虽然他们有torchvision.transforms.CenterCrop(size)的2D图像。
如何在网络中进行裁剪？否则，我需要在预处理中这样做，这是我出于特定原因最不想做的事情。
我是否需要编写一个自定义层，比如在每个轴上切片输入张量？希望能从中得到一些启示
浏览 0提问于2019-08-15得票数 2
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1回答
将h5py文件读入张量
、、、、
所以我有一个训练集和一个测试集，两者都是h5py格式的。我还有一个data_load函数，它加载文件并返回NumPy数组。主要的问题是我不需要NumPy，因为我使用的是张量。我期望有一个x&y张量的大小N(批大小)和D_in(每个图像的输入大小)和D_out(每个张量的输出大小)。
问题是：
x&y不被转换成below.If提到的维度的张量，它们的类型仍然是numpy.ndarray。任何帮助都是非常感谢的。
def load_data(train_file, test_file):
# Load the training data
train_dataset =h5py.F
浏览 7提问于2020-04-02得票数 0
假设我有一个张量，比如：
ts = tf.constant([1,2,3,-1,3,4,5,-1,2])
如何将张量拆分成一个以-1为分隔符的张量列表，并获得以下结果
tf.constant([1,2,3])
tf.constant([3,4,5])
tf.constant([1,2])
浏览 1提问于2018-04-28得票数 2
我有一个形状为torch.Size([4, 161, 325])的张量。如何删除dim=2上的第一个元素，使得到的张量具有torch.Size([4, 161, 324])的形状
浏览 69提问于2020-04-09得票数 1
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这是我的函数，它应该将img或jpeg文件转换成张量，这样我就可以将它提供给我的AI，但是它返回一个"tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor“，我不知道如何将它转换为原生f或torch张量。
def imgprocessing(path):
test_img = image.load_img(path, target_size=(28, 28))
test_img_array = image.img_to_array(test_img)
test_img_array = test_img_array / 255.0
浏览 2提问于2022-11-16得票数 -1
我在tensorflow中有两个张量，一个是稀疏张量，称为A，另一个是张量，称为B。我想计算A和B之间的平方误差。
当我表演的时候：
import tensorflow as tf
tf.reduce_sum(tf.square( B - A))
然后我收到一个错误，说：
TypeError: Expected float32 passed to parameter 'y' of op 'Sub', got <tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor object at 0x7f42a10
浏览 5提问于2017-07-11得票数 1
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我有表格的资料：
A B C D E F G
1 0 0 1 0 0 1
1 0 0 1 0 0 1
1 0 0 1 0 1 0
1 0 1 0 1 0 0
...
1 0 1 0 1 0 0
0 1 1 0 0 0 1
0 1 1 0 0 0 1
0 1 0 1 1 0 0
0 1 0 1 1 0 0
A,B,C,D是我的输入
浏览 1提问于2017-05-16得票数 1
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无法打印张量值
、、、
当我运行代码时，我得到了如下错误。我想知道被命名为“壮举”的张量的价值。
Traceback (most recent call last):
File "croptest.py", line 80, in <module>
print (sess.run(feat))
File "/home/ubuntu/Desktop/WK/my_project/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 895, in run
run_me
浏览 3提问于2017-12-20得票数 0
我目前正在使用tensorflow c api使用一个张量。但是，我已经创建了它，并完成了我希望对其执行的操作。现在我想把它移到python中，以便对它进行进一步的操作。
我正在使用tensorflow c-api，因为它提供了python api中没有的功能。所以我的目标是用C语言创建张量，做我需要的操作，然后把它移到python。然而，我找不到任何方式来做这件事。我的方法是创建一个python绑定并返回张量，但是这将是c中的张量，而不是我需要的python张量。有没有人知道我能做什么？
浏览 14提问于2021-06-08得票数 0
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2回答
我有： inp = torch.randn(4, 1040, 161) 我有另一个张量，叫做indices，它的值是： tensor([[124, 583, 158, 529],
[172, 631, 206, 577]], device='cuda:0') 我要的等价物是： inp0 = inp[:,124:172,:]
inp1 = inp[:,583:631,:]
inp2 = inp[:,158:206,:]
inp3 = inp[:,529:577,:] 除了所有这些加在一起之外，都有一个[4, 48, 161]的.size。我如何才能做到这一点呢
浏览 47提问于2020-04-18得票数 5
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1回答
如何添加数组(张量)列表
、、、
我定义了一个简单的conv2d函数来计算输入和内核(都是2D张量)之间的相互关系，如下所示：
import torch
def conv2D(X, K):
h = K.shape[0]
w = K.shape[1]
ĥ = X.shape[0] - h + 1
ŵ = X.shape[1] - w + 1
Y = torch.zeros((ĥ, ŵ))
for i in range (ĥ):
for j in range (ŵ):
Y[i, j] = (X[i: i+h, j: j+w]*K).sum
浏览 1提问于2019-10-29得票数 2
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我有这样一种情况，我取一片tf张量，我把它转换成numpy，我做了一些计算，最后我想把这个切片放回原来的位置，也就是tf张量。具体地说，这都是小批量生成/更改过程的一部分。
mini_batch.shape
将产生以下张量形状
TensorShape([#samples, 640, 1152, 3])
我处理的np_slice来自上面的张量
np_slice = mini_batch[sample_index][:, :, 2].numpy()
我试着把它重新插入
mini_batch[sample_index][:, :, 2] = tf.convert_to_tensor(np_slice
浏览 0提问于2020-10-29得票数 1
我需要在excel中划分数据，并使用python将其放入另一个excel中。
例如，假设我有一个excel，它有1000行数据，如下所示
Name Number
name1 number1
name2 number2
name3 number3
诸若此类
现在假设有1000行，我需要一次选择200行，并将这些值放在另一个excel中，然后从此excel中移除这200个值，然后再取下200个值，并将其放入另一个excel，如何使用python完成它？
浏览 4提问于2020-01-30得票数 2
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2回答
我想提取张量的前2列。
例如，考虑这个张量
[[0, 1, -1, -2, -3],
[1, 0, -8, -2, -3]]
输出应为
[[0,1],
[1,0]]
我使用了tf.unstack()，但不能完全成功。
浏览 0提问于2017-07-13得票数 1
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我试图用指数张量来分割张量。为此，我尝试使用tf.gather。但是，我很难理解，不能像我期望的那样让它正常工作：
我有两个张量。具有[1,240,4]形状的[1,240,4]张量和形状[1,1,120]的ids张量。我想将activations张量的第二维与ids张量的第三维中提供的指数分开：
downsampled_activations = tf.gather(activations, ids, axis=1)
我给了它axis=1选项，因为它是activations张量中的轴，我想切片。
但是，这不会呈现预期的结果，只会给出以下错误：
tensorflow.python.framewo
浏览 5提问于2020-09-26得票数 4
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2回答
存储过程缓存中缺少计划的原因是什么？
WITH RECOMPILE
动态SQL
加密码
重大数据变化
更新统计
还有什么？
我最近研究了2台服务器( Server 2008、R2和Server 2012)，它们在缓存中没有非常资源密集型存储过程的计划。存储过程中的许多语句(可能全部)也没有缓存中的计划。有些存储过程非常频繁地执行，比如每秒执行几次。
没有任何记忆压力。其中一台服务器的硬件远远超过所需。
我认为缺少的计划是由于存储过程中间的临时表创建造成的，但这似乎是Server 2000或更早版本中的旧信息。从Server 2005开始，重新编译在DDL之后的语句级别进行。是在所有情况下都是这
浏览 0提问于2017-03-14得票数 17
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下面的函数接收2D张量并使用广播将其规范化，.The问题是除了所有值都在0-1范围内，但结果有超出此范围的值。如何在0-1范围内求二维张量的所有值
def torch_normalize(tensor_list):
means = tensor_list.mean(dim=1, keepdim=True)
stds = tensor_list.std(dim=1, keepdim=True)
normalized_data = (tensor_list - means) / stds
return normalized_data
INPUT
tensor_li
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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使用以下表示图像的三维张量
img.shape=[H,W,F]
和一个表示img指数的张量。
indices.shape=[N,2]
例如，如果
indices = [[0,1],[5,3],...]] i想创建一个新的形状new.shape=[N,F]张量，其中
目前为了解决这个问题，我把两个张量都压平了：
idx_flattened = idx_flattened [:,0] * (idx_flattened [:,1].max()+1) + idx_flattened[:,1]
img = img .reshape(-1,F)
new = img[idx_flat
浏览 2提问于2020-08-22得票数 2
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1回答
我尝试在自定义运算符中迭代输出张量。到目前为止，我只看到了展平张量并在其上迭代的方法。
有没有更好的方法让我可以遍历行、列和平面？
auto output = output_tensor->flat<float>();
// I would like to iterate through the dimensions here
const int N = output.size();
for (int i = 0; i < N; i++) {
output(i) = 0;
浏览 18提问于2016-09-21得票数 5
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我有两个张量: a.shape = 1，3，80，80，2和b.shape = 1，3，80，80，19，我只想使用coreml模型构建器添加b...，0:2 +a。 像这样的东西 b[..., 0:2] = (b[..., 0:2] * 2. - 0.5 + a)
浏览 19提问于2021-03-23得票数 0
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2回答
我需要构建一个单热张量，张量的每一行都包含两个'1'，我已经得到了索引张量，但是如何构建张量呢？我知道如果是batchsize=1，onehot = tf.sparse_to_dense(index, tf.stack([batchsize,10]), 1.0, 0.0)可以完成这个任务，但是如果是batchsize>1，我该怎么办？换句话说，如何构建张量：
[[ 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 0.]]
使用标签：
[[1,3,5]
[3,5,
浏览 0提问于2018-01-27得票数 0
1回答
其中一个可以使用scikit-learn (或另一个著名的python包)来获得一对集合之间的Jaccard相似性吗？
我只看到在向量/数组/等长张量上工作，而我确实需要计算，这是一种集合计算，而不是两个相同大小的张量的计算。
也许我应该使用，如果这是由scikit提供的预期方法。
当然，这是几行代码来实现我自己没有包.
*这个问题不是家庭作业，而是我曾经为非技术观众制作的幻灯片，它说明了这一点。
只是想知道。
浏览 1提问于2018-01-18得票数 2
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这个问题与to filtering np.nan values from pytorch in a -Dimensional tensor非常相似。不同之处在于，我想将相同的概念应用于2维或更高维的张量。 我有一个张量，看起来像这样： import torch
tensor = torch.Tensor(
[[1, 1, 1, 1, 1],
[float('nan'), float('nan'), float('nan'), float('nan'), float('nan')],
[2, 2, 2, 2,
浏览 168提问于2020-10-29得票数 3
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我有下面的代码段来生成随机样本。生成的samples是一个list，其中列表的每个条目都是一个tensor。每个张量都有两个元素。我想从列表中的所有张量中提取第一个元素；从列表中的所有张量中提取第二个元素。如何进行这种张量切片运算
import torch
import pyro.distributions as dist
num_samples = 250
# note that both covariance matrices are diagonal
mu1 = torch.tensor([0., 5.])
sig1 = torch.tensor([[2., 0.], [0., 3.]]
浏览 6提问于2021-10-03得票数 0
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面具RCNN资源耗尽所需的帮助-
H/W - i7-8700，32G RAM，单ASUS ROG STRIX 1080ti (11 I7)
虚拟env设置-tensorflow-gpu=1.5.0，python==3.6.6，Cuda==9.0.176，cudnn==7.2.1
图像分辨率-最大width=900像素、最大height=675pixels、最小width=194像素、最小height=150像素、11幅用于训练的图像
S/W - IMAGES_PER_GPU =1( xxConfig(Config)，xxx.py)，主干= "resnet50"，POST_NMS
浏览 1提问于2018-10-01得票数 0
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我有一个形状(N，M)的张量X和指数idx_list的列表。我想修改X，但只修改idx_list给出的行。
所以我想做这样的事情：
X[idx_list, :] = Y
Y是一个形状为(len(idx_list), M)的张量
浏览 6提问于2022-10-18得票数 0
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我正在使用libtorch C++。在python版本中，我们可以很容易地通过调用张量的numpy值来检查张量的值，而在numpy中，我们有np.isnan()。我想知道libtorch C++中是否有内置函数来检查张量是否有任何NAN值？ 谢谢，阿夫辛
浏览 32提问于2019-01-16得票数 2
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