在tensorflow中计算3D张量的像素距离？
在TensorFlow中计算3D张量的像素距离可以使用欧氏距离或曼哈顿距离来衡量。这两种距离度量方法可以通过TensorFlow的数学运算函数来实现。
- 欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是计算两个点之间的直线距离。在3D张量中，可以通过计算两个像素点之间的欧氏距离来衡量它们之间的相似性或差异性。在TensorFlow中，可以使用以下代码计算3D张量的像素距离：
import tensorflow as tf
# 假设有两个3D张量a和b
a = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
b = tf.constant([[[2, 3, 4], [5, 6, 7]], [[8, 9, 10], [11, 12, 13]]])
# 计算像素距离
distance = tf.norm(a - b, axis=-1)
# 打印结果
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(distance))- 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是计算两个点之间的城市街区距离，即两点之间沿坐标轴的绝对距离之和。在3D张量中，可以通过计算两个像素点之间的曼哈顿距离来衡量它们之间的相似性或差异性。在TensorFlow中，可以使用以下代码计算3D张量的像素距离：
import tensorflow as tf
# 假设有两个3D张量a和b
a = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
b = tf.constant([[[2, 3, 4], [5, 6, 7]], [[8, 9, 10], [11, 12, 13]]])
# 计算像素距离
distance = tf.reduce_sum(tf.abs(a - b), axis=-1)
# 打印结果
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(distance))以上代码示例中，我们假设有两个3D张量a和b，通过计算tf.norm(a - b, axis=-1)可以得到欧氏距离，通过计算tf.reduce_sum(tf.abs(a - b), axis=-1)可以得到曼哈顿距离。这两种距离度量方法可以根据具体的需求选择使用。
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1回答
我有一个纹理，上面有3个特定点(在2d像素坐标中)映射到文本文件中的3d点。
然后我需要创建四边形来包含整个纹理，但不确定如何做到这一点。有什么想法吗？
例如，纹理是128x128像素，纹理(10,10)上的一个点被映射到3d坐标。这适用于其他两个已知坐标。我想要的是垂直坐标来包含整个纹理。
浏览 3提问于2011-03-23得票数 0
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我试图在Tensorflow中添加一个新操作，其中我有两个输入，即一个3D张量和一个常量，它输出一个4D张量。4D张量是通过将3D张量复制由常数定义的次数来获得的。shape函数的实现方式如下：
.SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c)
{
::tensorflow::shape_inference::ShapeHandle output;
::tensorflow::shape_inference::ShapeHandle out1 = c->Vector(::tensorflo
浏览 4提问于2017-03-21得票数 0
我有一个大小为( 1 ,256,256,3)的输入T1，即批大小为1的图像/网格。我有另一个大小为(1，N，2)的张量T2，即由坐标组成的张量，即[ 10.5,200.787,150.568,190.456，…]。如何从T1数据计算T2中坐标的函数值(使用双线性插值)？
谢谢你的帮助
我已经使用tensorflow和函数"tf.contrib.resampler.resampler“测试了相同的功能。
浏览 0提问于2019-04-02得票数 1
1回答
我正在为我的项目制定深度学习方法。我需要计算4D张量上的距离矩阵，它的大小是，N x 128x64x64(批量大小x通道x高度x宽度)。这类张量的距离矩阵的大小为N128x4096x4096，在GPU中不可能适应这类张量，即使在CPU上也需要大量内存。因此，我只想在一些邻域像素(比如半径为5)内计算距离矩阵，并考虑这个矩形矩阵，以便在神经网络中进一步处理。通过这种方法，我的距离矩阵的大小将是，Nx128x4096x61。与全距离矩阵相比，它将占用更少的内存。
确切地说，我正在尝试实现。这个网络需要为特征计算成对的L1距离。
为了增加这类距离矩阵，通常采用谱聚类的方法对图像进行分割。
，例如
浏览 2提问于2018-06-28得票数 0
我有两个张量(OQ，OA)，在我的模型的最后一层的末尾，形状如下。
OQ形状：(1,600)
OA形状：(1600)
这些张量是'tensorflow.python.framework.ops.Tensor‘型的。
如何计算Tensorflow 2.0中这些张量的余弦相似性和欧氏距离？，我们又得到一个张量，还是在0,1之间得到一个单一的分数值？请帮帮忙。
我试过了，但没能看到比分。
score_cosine = tf.losses.cosine_similarity(tf.nn.l2_normalize(OQ, 0), tf.nn.l2_normalize(OA, 0))
pri
浏览 5提问于2020-03-06得票数 1
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我在Tensorflow上训练一个神经网络，我使用tf.losses.cosine_distance作为损失函数。
训练进展顺利，但我担心的是，在训练过程中，我的损失值大于1。余弦距离(如果输入张量被归一化为1)，应该总是小于1的值吗？损失是如何计算的？是一批损失的总和吗？
浏览 1提问于2018-01-05得票数 4
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我正在做一个小项目，其中有一个3d引擎，但我不知道如何绘制一些东西，如果它是像下面的图像。通常我会从最远的地方画到最近的地方。但这里没有秩序？现代3d引擎将如何绘制这个？
📷
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
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我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)
我使用稀疏张量的原因是我必须将邻接矩阵传递给我的GNN模型，而它是非常稀疏的。(~99%)
我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。
然而，我发现我必须使用tf.data.Dataset或keras.utils.Sequence在tensorflow中创建数据集。
但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。
例如，下面的代码使TypeError
import tensorflow as tf
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(sparse_lists
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
1回答
实现z缓冲区的好方法
、、、
目前，我正在做我的第一次体验与3D投影和渲染。所以，我使用L ve lua (ik，不是3D最好的平台)，我可以完美地渲染所有多边形(只有三角形)。因为按照距离对多边形进行排序是一项任务，这需要花费最多的时间，所以我正在实现一个z缓冲区。但我不太确定该怎么做。我知道原理，但我如何找出三角点到相机位置的距离？我目前的解决方案听起来如下：
translate edge points of the triangle to 2D points ->
create polygon of those ->
for every pixel in the polygon: ->
transl
浏览 2提问于2014-02-13得票数 0
有没有人尝试过在TensorFlow中使用稀疏张量进行文本分析？一切都准备好了，我设法向tf.Session中的feed_dict提供了一个带有numpy数组的Softmax层，但我无法向字典提供SparseTensorValues。
我还没有找到关于使用稀疏矩阵来训练带有张量流的模型(例如softmax )的文档，这很奇怪，因为类SparseTensor和SparseTensorValues或TensorFlow.sparse_to_dense方法已经准备好了，但是没有关于如何在session.run(fetches,feed_dict=None)方法中提供feed_dict值字典的文档。
浏览 0提问于2015-11-25得票数 5
我有一个.pb模型文件，我可以通过get_tensor_by_name获得输入张量和输出张量，然后使用输入和输出张量创建一个保存的模型，然后可以在tensorflow模型服务器中提供该模型。但是目前，输入张量是3D数组格式的图像，我想再添加一层来解码jpeg编码的字符串，并将结果输入到当前的输入张量中，有什么建议吗？
浏览 1提问于2017-12-21得票数 0
在numpy中，可以将2d数组与3d数组相乘，如下例所示：
>>> X = np.random.randn(3,5,4) # [3,5,4]
... W = np.random.randn(5,5) # [5,5]
... out = np.matmul(W, X) # [3,5,4]
据我所知，np.matmul()采用W并将其广播到X的第一个维度。但在tensorflow中不允许这样做：
>>> _X = tf.constant(X)
... _W = tf.constant(W)
... _out = tf.matmul(_W, _X)
ValueE
浏览 0提问于2018-07-02得票数 3
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我试图在Keras LSTM中应用Jaccard系数作为自定义损失函数，使用Tensorflow作为后端。
我知道我必须打电话给以下人员：
model.compile(optimizer='rmsprop', loss=[jaccard_similarity])
其中jaccard_similarity函数应该是下面的keras.backend实现：
def jaccard_similarity(doc1, doc2):
intersection =set(doc1).intersection(set(doc2))
union = set(doc1).union(s
浏览 2提问于2018-03-14得票数 6
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1回答
我对Tensorflow完全陌生。 我的目标很简单:我有一个3d张量作为输入/训练值，我想把它“映射”到一个1d输出张量。 当运行我的模型时，我得到一个错误，1d输出张量不能分配给定义的[5, 5]形状： const model = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.dense({
inputShape: [5, 5],
units: 32,
activation: "relu"
}),
tf.layers.dense({ units: 1, activation: "
浏览 14提问于2020-01-13得票数 2
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我正在重新实现，关键操作是双线性张量积。我几乎不知道这是什么意思，但这篇论文有一个很好的小图形，我理解它。
关键操作是e_1 *W* e_2，我想知道如何在tensorflow中实现它，因为剩下的应该很容易。
基本上，给定3D张量W，将其切片为矩阵，对于第j个切片(矩阵)，将其每边乘以e_1和e_2，得到一个标量，这是结果向量(此操作的输出)中的第j个条目。
所以我想计算d维向量e_1，d x d x k张量，W，和另一个d维向量e_2的乘积。这个产品可以像现在一样用TensorFlow简洁地表达吗，或者我必须以某种方式定义我自己的操作？
早先编辑了
为什么这些张量相乘不起作用，有没
浏览 127提问于2015-12-06得票数 16
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2回答
我正在尝试计算Tensorflow中两个二进制区域/volume/hypervolume中所有点之间的成对距离。
例如，在2D中，面积被定义为带有1和0的二进制张量：
input1 = tf.constant(np.array([[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]))
input2 = tf.constant(np.array([[0,1,0], [0,0,1], [0,1,0]))
input1有3分，input2有2分。
到目前为止，我已经成功地将二进制张量转换为空间坐标数组：
coord1 = tf.where(tf.cast(input1, tf.bool))
coor
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
有谁知道如何将opencv.js垫子转换为张量，这样我就可以将其输入到我的tensorflow.js分类器中？ 以下代码显示了我在读取和预处理要分类的图像时所做的工作： img_array = cv.imread(document.getElementById('picture1'), cv.IMREAD_GRAYSCALE);
cv.cvtColor(img_array, img_array, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
let dsize = new cv.Size(100, 100);
cv.resize(img_array, img_array, dsi
浏览 39提问于2021-07-06得票数 1
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1回答
在不失一般性的情况下，我有以下3d张量
形状(2，3，3)
[[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[-1 -2 -3]
[-4 -5 -6]
[-7 -8 -9]]
我需要将上面的张量重新组织如下
[[[1 2 3]
[-1 -2 -3]]
[[4 5 6]
[-4 -5 -6]]
[[7 8 9]
[-7 -8 -9]]]
也就是说，形状张量(3x2x3)。我应该如何在tensorflow中做到这一点？
浏览 0提问于2018-09-05得票数 0
1回答
在以前的项目中，我启用了深度测试，使用启动时调用的来建立3D空间。目前，我正在呈现一个在-0.5到0.5之间的正方形，以0.0作为它的起源，在3D世界用下面的代码初始化之后，将导致一个方格覆盖整个屏幕：
glBegin(GL_QUADS);
{
glVertex3f(-0.5, -0.5, 0);
glVertex3f(-0.5, 0.5, 0);
glVertex3f(0.5, 0.5, 0);
glVertex3f(0.5, -0.5, 0);
}
glEnd();
我所看到的是一种设置视角的方法，以便在世界空间中呈现形状。例如，下面的代码段将导致呈现200x200的平方：
浏览 2提问于2020-07-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图在tensorflow中创建一个3d距离图(大小:W*H* D)，用于训练的损失函数。我有一个地面实况图(大小为W*H*D的二进制体积)，我将使用它来创建距离图，即距离图中每个像素的值将是该像素到地面实况图中正值(即pixel=1)形状的最小距离。对于3d形状问题，L2NORM将轴减少到2D形状，并使此问题完全可微。任何建议或指示都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-11-27得票数 2
回答已采纳
大家好，我是TensorFlow的新手，我想把2D张量和3D张量连接起来。我不知道如何利用TensorFlow函数来做到这一点。
tensor_3d = [[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]] # shape (2, 2, 2)
tensor_2d = [[10,11], [12,13]] # shape (2, 2)
out: [[[1,2,10,11], [3,4,10,11]], [[5,6,12,13], [7,8,12,13]]] # shape (2, 2, 4)
我可以通过使用循环和新的numpy数组来使其工作，但这样
浏览 142提问于2018-07-31得票数 4
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1回答
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
我的目标是3D医学图像。
对于具有形状[batch, height, width, channels]的4维张量B，使用tf.image.resize_*进行上采样。
对于具有形状[batch, height, width, depth, channels]的5-D张量A，例如对形状[batch, 1.5*height, 1.5*width, 1.5*depth, channels]进行上采样，可以使用tf.nn.conv3d_transpose进行上采样，但我不需要额外的权重来进行训练。
在tensorflow中对5-D张量的上采样有直接的操作吗？
浏览 8提问于2018-05-15得票数 2
我有两个排名为2的Tensor，在第二个维度上大小相等，但在第一个维度上不相等。例如，形状[a, n]的张量A和形状[b, n]的张量B。它们可以看作是包含长度为n的向量的两个数组。
我有一个函数f，它接受两个输入，每一个都是形状[n]的张量，并返回一个标量。我想将这个函数应用于A和B中的每一对向量，结果是形状为[a, b]的张量C，这样，对于C中的每个位置(i, j)，C[i, j] = f(A[i], B[j])。
如果这些只是常规的Numpy数组，我可以用下面的代码来完成：
# Assume a, b, and n are integers, and A and B are Numpy
浏览 5提问于2017-06-23得票数 3
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张量的加权平均
、、
我正在尝试在keras框架中实现一个自定义的目标函数。分别采用两个参数张量y_true和y_pred的加权平均函数；权重信息来自y_true张量。
tensorflow中是否有加权平均函数？或者关于如何实现这种损失函数的其他建议？
我的函数看起来像这样：
函数( y_true，y_pred) A=(y_ y_true -y_pred)**2 w-可从y_true导出，与y_true return average(A，weights=w)形状相同的张量<--标量
y_true和y_pred是3D张量。
浏览 10提问于2017-02-02得票数 4
我正在TensorFlow网站上阅读TensorFlow上的文档。文档说，调用参数采用查询张量，值张量。我的问题是这些张量是什么。他们是，
查询张量= lstm输出
值张量= lstm隐藏状态
如果我错了，请纠正我。
谢谢
浏览 4提问于2020-04-03得票数 0
回答已采纳
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numpy！有什么解决办法吗？
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
回答已采纳
4回答
假设我们有一个3D PyTorch张量，其中第一个维度表示batch_size，如下所示：
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randn(32, 100, 25)
也就是说，对于每个i，x[i]是一组100个25维向量。我想为每个批次项目计算这些向量的相似度(例如，余弦相似度--但通常是任何这样的成对距离/相似度矩阵)。
也就是说，对于每个x[i]，我需要计算一个[100, 100]矩阵，该矩阵将包含上述向量的成对相似性。更具体地说，对于所有t=1, ..., batch_size，此矩阵的(i，j)-th元素应包含第( 100x25)
浏览 32提问于2020-03-01得票数 4
我想要创建一个渲染引擎，主要是在2d屏幕上呈现参数曲线。就目前看来，今天的图形都依赖于顶点和矩阵，所以不确定从哪里开始或合并东西。
假设我想画一个椭圆(开始很简单)，所以我的对象被定义为( cos(t)，b(T))。其中t从0到2pi。现在，将这些信息放到屏幕上的最佳方法是什么(例如png )。我还想要一个统一的平滑的路径，我可以控制笔画的宽度，这是难题的一部分。
是否存在这样的呈现方法？在哪里定义和呈现了数学对象？是否也有可能将其扩展到3D？
另外，我希望我的对象被定义为它的方式，而不想近似点，然后用opengl的方式呈现它们。我希望这个过程能有更多的程序性。
我也非常感谢关于这个话题的任何
浏览 0提问于2023-04-06得票数 -1
在Tensorflow中:我有一组数组，x0、x1、x2和x3，它们是在我的程序中生成的，每个数组都有N个元素。我还有一个维度(N,2,2)的零初始化3D张量。 我想让每个数组作为3D张量的元素(在第三个方向上有N个元素)，M:,0,0 =x0，M:,0,1 =x1，M:,1,0 =x2和M:,1,1 =x3，我想用for循环来做这件事。 在我更熟悉的Matlab中，只需简单地： M(1,1,:)=x0
M(2,2,:)=x3
M(1,2,:)=x1
M(2,1,:)=x2 有没有一种方法可以在for循环中传递数组作为张量流中张量的第三维，例如： for i in range(2):
浏览 21提问于2019-06-24得票数 0
我想使用以下代码将Tensorflow中的张量的子数组等同于： import tensorflow as tf
a = tf.zeros(shape=[2,2])
b = tf.placeholder(shape = [1])
a[0,0] = b 但是有一条错误消息“‘张量’对象不支持项赋值”。我想知道为什么。
浏览 9提问于2019-02-27得票数 0
在Tensorflow 2.0中，我们看到的主要“张量”实际上是EagerTensors (更准确地说是tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor)：
x = [[2.]]
m = tf.matmul(x, x)
type(m)
# returns tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
但是，在某些情况下，我们有符号Tensor对象(tensorflow.python.framework.ops.Tensor)，就像TF1.X中的那样。
例如在角星中：
from tensorflow.keras.mo
浏览 0提问于2019-08-26得票数 11
我在tensorflow中有一个作为张量的二进制掩码。 如何使用tensorflow操作将此二进制掩码转换为边界框？
浏览 22提问于2020-09-09得票数 2
我是3D编程的新手，我开始探索从WebGL到Three.JS的3D世界。
我想要预先确定对象的大小，而我改变了相机的位置。
例如:我有一个大小为100x100x100的立方体网格.
cube = new THREE.Mesh(
new THREE.CubeGeometry(100, 100, 100, 1,1,1, materials),
new THREE.MeshFaceMaterial()
);
和高宽比为1.8311874的凸轮
camera = new THREE.PerspectiveCamera( 45, aspect_ratio
浏览 3提问于2013-03-11得票数 21
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1回答
如何从二维数组(即结构张量场)计算结构张量？
我不知道我在执行过程中做错了什么。在我的例子中，2D数组是一幅二维灰度图像，下面是我使用C++和特征所做工作的一般概述：
// the 2D grey-scale image, represented by a 2D array of doubles
ArrayXXd img;
// compute the gradient vector field, which produces a 2D array of 2D vectors
typedef Array<Vector2d, Dynamic, Dynamic> ArrayXXv2;
浏览 5提问于2013-05-29得票数 1
我有张量3D，如下所示：
A=array([[[False, False, False],
[False, False, True],
[False, True, True],
[ True, True, True],
[ True, True, False]]], dtype=bool)
A.shape= (1,5,3)
我想把它转换成tensorflow中的二维张量，如果在任何元素中都有True，则聚合结果应该是True，否则mush是假的。如下：
output=array([[False, Tru
浏览 2提问于2016-02-26得票数 0
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3回答
我有一个如下的输入张量：
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
和'multiple‘张量：
mul= tf.constant([1, 3, 2])
是否可以用a的第一个元素出现一次，第二个出现3次，最后一个元素出现两次来平铺3D张量？
result = [
[[1, 2, 3]],
[[4, 5, 6],[4, 5, 6],[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [7, 8, 9]]
浏览 2提问于2017-05-14得票数 1
1回答
我正在尝试从给定3D点云的单个RGB图像(全景)进行相机校准 我考虑的所有方法都需要一个内部属性矩阵(我无法访问它) ? 可以使用Bouguet’s camera calibration Toolbox估计固有属性矩阵，但正如我已经说过的，我只有一个图像和该图像的一个点云。 因此，知道2D图像坐标、外部属性和3D世界坐标，如何估计内部属性？ 来自OpenCV (https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html)的initCameraMatrix2D函数
浏览 46提问于2020-09-14得票数 0
2回答
我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。
根据文件
张量
张量是一种典型的多维数组.例如，您可以将一小批图像表示为一个四维浮点数字数组，其中包含维度批处理、高度、宽度、通道。
稀疏张量
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和形状张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
我的理解是张量用于操作、输入和输出。稀疏张量只是张量(稠密？)的另一种表示。希望有人能进一步解释不同之处，以及他们的用例。
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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在MonoGame中绘制模型时，nearClipPlane和farClipPlane会执行什么操作？ 我正在尝试使用Blender中的一个朋友制作的模型进行3D绘图。我正在使用从在线教程中获得的一些代码来绘制，它工作得很好。我只是好奇nearClipPlane和farClipPlane变量是做什么的。 private void DrawModel()
{
foreach (var mesh in Basilisk_MFT.Meshes)
{
foreach (BasicEffect basicEffect in mesh.Effects)
{
浏览 19提问于2019-01-20得票数 0
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我有一个形状为(d,d)的TensorFlow张量矩阵，一个正方形矩阵。我定义了迹张量tr = tf.trace(t)。现在使用session.run(tr)计算tr：TensorFlow是否足够智能，只计算t的对角元素，还是先计算t的所有元素，然后才计算跟踪？
浏览 17提问于2018-03-05得票数 1
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我是TensorFlow新手，刚刚读完了急切的执行教程，了解了tf.decode_csv函数。不知道这件事，我看了文件。
我不太明白。
文档中写着“记录:字符串类型的张量”--因此，我的问题是:什么是“张量”？
我尝试了以下代码：
dec_res = tf.decode_csv('0.1,0.2,0.3', [[0.0], [0.0], [0.0]])
print(dec_res, type(dec_res))
l = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
r = tf.reshape(l, [9,-1])
print(l, type(l))
print(r
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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我想我可以使用TF_NewTensor(..., void* data,...)函数(来自Tensorflow C)通过让data指向共享内存来从共享内存中创建一个新的张量。如果我将这个张量传递给tf.Vaiable()，Tensorflow变量会将其数据存储在共享内存中并从其中读取吗？如果没有，是否有可能获得指向变量的底层数据缓冲区的指针？
浏览 3提问于2016-07-11得票数 1
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在tensorflow中，有用于进位和矩阵乘法的很好的函数，但是在查看文档之后，我找不到任何内部函数来获取两个张量的外部乘积，即由小张量元素的所有可能乘积(如numpy.outer)生成更大的张量：
v_{i,j} = x_i*h_j
或
M_{ij,kl} = A_{ij}*B_{kl}
tensorflow有这样的功能吗？
浏览 5提问于2015-11-22得票数 19
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1回答
我尝试用python和opencv对相机进行校准，以找到相机矩阵。我使用了以下链接中的代码
import cv2 # Import the OpenCV library to enable computer vision
import numpy as np # Import the NumPy scientific computing library
import glob # Used to get retrieve files that have a specified pattern
# Path to the image that you want to undistort
d
浏览 3提问于2021-09-13得票数 4
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有人能指出从图像的视差值中获得3d点所涉及的数学吗?我有图像(i，j)和每个points.What的视差，我想要的是真正的3D坐标x，y，z，使用数学公式。
浏览 8提问于2011-03-06得票数 0
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我正在和tensorflow一起研究一个算法。以下是想要的代码的NumPy版本： x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sets = {1,5,7}
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(10):
if i in sets:
y[i] = x[i] 它会得到结果： y = [0,2,0,0,0,6,0,8,0,0] 如何在tensorflow中实现此功能？有没有办法使用相同的逻辑在tensorflow中实现这一点，而不是在计算后将NumPy数组转换为张量，而是使用张量执行所有操作(例如，使用张量来索引张量，
浏览 22提问于2020-06-26得票数 2
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在TensorFlow中，我打算用泰勒级数来处理张量 具有某些近似项。为此，我尝试处理灰度图像( )和sin(x)的泰勒级数，它工作得很好。现在，我在处理具有以下形状的灰度图像时遇到了同样的问题 转换为具有以下形状的RGB图像 ，它没有给出正确的数组。直观地说，我试图用泰勒展开来操纵张量。 ..。谁能向我展示一下在tensorflow中实现这一点的可能方法？有什么想法吗？ 我的尝试 这是泰勒展开 在 具有三个展开项。 from tensorflow.keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist
浏览 74提问于2021-02-10得票数 3
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我试图将像素向量提供给卷积神经网络(CNN)，其中像素向量来自像cifar-10数据集这样的图像数据。在向CNN提供像素向量之前，我需要用maclaurin级数扩展像素向量。问题是，我想出了如何用一个dim展开张量，但是对于dim >2的张量，没有人能给我一些关于如何将一个弱张量的maclaurin级数应用于张量超过1的想法吗？在TensorFlow或Keras中，是否有任何启发式方法来实现这一点？有什么可能吗？
maclaurin系列节目在CNN上
我想出了用maclaurin级数展开1 dim张量的方法。下面是如何抓取实现如下所示：
def cnn_taylor(input_dim,
浏览 3提问于2020-04-19得票数 4
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这可能是一个愚蠢的问题，但我很难从tensorflow中的自定义op函数(void )中访问一个特征：：张量类函数。
张量有一个名为"extract_patches“的成员函数，我想从op内部访问它。当我"typeid()“的张量对象时，它返回tensorflow::Tensor。如何访问潜在的特征：：张量？
注意，"extract_patches“的代码直接来自本征文档。
#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel
浏览 2提问于2016-05-31得票数 0
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