如何使用tf.assertDtypeEqual测试张量的数据类型
tf.assertDtypeEqual是TensorFlow中的一个函数，用于测试张量的数据类型是否相等。它可以用于确保张量在计算过程中具有正确的数据类型，以避免潜在的错误。
使用tf.assertDtypeEqual测试张量的数据类型的步骤如下：
- 导入TensorFlow库：在代码中导入TensorFlow库，以便使用其中的函数和类。
import tensorflow as tf- 创建张量：使用TensorFlow的张量创建方法创建需要测试数据类型的张量。
tensor = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32)- 使用tf.assertDtypeEqual函数进行测试：调用tf.assertDtypeEqual函数，传入两个张量作为参数，用于比较它们的数据类型是否相等。
tf.assertDtypeEqual(tensor, tf.int32)如果两个张量的数据类型相等，则该函数不会产生任何输出或副作用。如果数据类型不相等，则会引发一个异常，指示测试失败。
tf.assertDtypeEqual的应用场景包括但不限于以下情况：
- 在模型训练过程中，确保输入数据的数据类型与模型期望的数据类型一致。
- 在自定义层或操作中，确保输入张量的数据类型符合预期。
- 在测试代码中，验证张量的数据类型是否满足预期。
腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，可以用于云计算和机器学习任务。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能开发工具和资源，包括TensorFlow等深度学习框架的支持。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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1回答
我知道，通过执行Tensor.dtype，我可以访问张量数据的类型。
我还知道，通过使用isinstance，我可以检查对象是否具有某种类型。
我如何用if语句检查我的张量是否包含特定类型的数据，比如ComplexFloat？我正在寻找一种"pythonic“的方法，比如使用isinstance函数。
浏览 3提问于2022-07-27得票数 0
2回答
当使用keras模型进行预测时，我得到以下错误 AttributeError：“Tensor”对象没有“”ndim“”属性“” 原因是权重是numpy数组，而不是张量。 那么如何将numpy数组转换为keras张量呢？
浏览 125提问于2018-10-15得票数 15
有没有可能使用uint8 numpy数组输入运行input运行时会话？
ONNXRuntimeError :2: INVALID_ARGUMENT :意外输入数据类型。实际：(张量(Uint8))，预期：(张量(浮点))
上面的评论每次都会弹出。提前行动！
浏览 2提问于2022-08-04得票数 0
如果在TensorFlow中有分支运算，如何在一个分支中返回一个无张量，而在另一个分支中返回一个填充张量？
例如：
tensor_result = tf.cond(
pred=tf.less(0, 1),
fn1=..., # here I would like to return None
fn2=tf.constant([1, 2, 3]))
然后，可以测试tensor_result在图中的位置。
目前有没有办法这样做？目前我正在用NaNs填充张量，但我想这不是很有效。
浏览 3提问于2017-08-27得票数 0
1回答
在尝试初始化torch.zeros - torch.zeros((2000,2000,3200), device=device)时，我面临内存问题。
获取以下错误：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 47.69 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 1.50 KiB already allocated; 6.16 GiB free; 2.00 MiB reserved in total by PyTorch)
我的问题是:为什么零张量需要那么大的记忆？还是我做错了什么？
我在另一个系统中与
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
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1回答
我试图为一个段落做一个嵌入过程，这个过程被谷歌称为“通用句子编码”。这需要一个深入学习的分类过程。这给了我以下错误：
丹U-S模型(Google)：
module_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2"
embed = hub.Module(module_url)
with tf.Session() as session:
session.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
message
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
1回答
我有一个清单：
my_list = [[1,2,3,4], [4,5,6], [1,2,1,2,1,2]]
我还有一个张量变量：
a_tensor = theano.tensor.ivector("tensor")
现在，我想使用theano.scan在给定索引的情况下获取列表中的相应项：
result, _ = theano.scan(fn=lambda idx, a_list:a_list[idx],
sequences=[a_tensor],
non_sequences=th
浏览 1提问于2016-12-11得票数 0
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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1回答
pytorch是否支持重复张量而不分配更多的内存？
假设我们有张量
t = torch.ones((1,1000,1000))
t10 = t.repeat(10,1,1)
重复t 10次将需要占用内存的10倍。有没有办法在不分配更多内存的情况下创建张量t10？
是一个相关的问题，但没有答案。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 8
回答已采纳
TensorFlow是否支持每个元素只占用1位(而不是8位)的布尔张量？我能定义大约100MB的大张量吗？
我在哪里可以读到关于它的资料？
在网上找不到任何搜索结果，这就是为什么我要问。
浏览 5提问于2016-09-26得票数 2
1回答
我有一个0和1的张量，计算结果如下：
for i in range(0,len(capital)):
if capital[i] <= 0:
y.append(0)
else:
y.append(1)
capital_t = torch.Tensor(y)
我想做一个分类，所以，张量capital_t中的零和1必须是两个类。为了做同样的事情，我尝试做一个热编码：
one_hot_capital = F.one_hot(capital_t,2)
我一直收到以下错误：
RuntimeError: one_hot只适用于指数张量。
有人能帮我调试一下吗？
谢谢!
浏览 2提问于2021-07-17得票数 0
各位，我有个小问题。
Pytorch中的tensor.new(..)方法的目的是什么，我在文档中没有找到任何东西。看起来，它创建了一个新的张量(如名称所示)，但是为什么我们不只是使用torch.Tensor构造函数，而不是使用这个需要现有张量的新方法。
提前谢谢你。
浏览 1提问于2018-03-13得票数 20
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1回答
我如何在一个张量内得到指针。现在我想知道数据类型是存储的，然后能够将void*转换成这种数据类型。
张量有一个函数，DataType dtype() const { return shape_.data_type(); }
DataType是一个简单的枚举，实际上并不能帮助我转换。我希望能够对static_cast<type>的结果进行dtype()。因此，我正在寻找一个宏或模板，可以为我做到这一点。
这种情况存在吗？
浏览 2提问于2016-10-07得票数 0
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我正在尝试读取tensorflow的python接口中的TFRecords文件。文件中的每个示例都包含一个n维张量及其原始数据类型。在保存之前，n维张量被序列化为字节。在读取TFRecords文件时，我希望根据每个张量的数据类型对其进行解码。然而，当我尝试这样做时，我遇到了错误，因为tf.io.decode_raw的out_type不需要张量。我在下面给出了一个例子。如何根据示例中存储的数据类型动态分配out_type？
import numpy as np
import tensorflow as tf
def _bytes_feature(value):
""&#
浏览 10提问于2019-11-12得票数 0
工作在简单的softmax tensorflow分类与4个特征/输入和3个输出。
要保存结果:输入与预测输出与实际输出相比较，对所有张量执行tf.concat并打印(Tensor.eval())以检查结果。
在实际用例中，想知道哪些是检查结果的最佳方法，这些结果不是标量(因此，张量板标量不是选项)，而是not类型的结果。有什么工具可以用张量输出来绘制图？转储到文件(数据可能很大，很难分析)？转储到数据库？取决于实时需求，但寻找任何工具插件输出的tensorflow。
请分享你的想法。谢谢!
浏览 8提问于2017-04-14得票数 0
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1回答
如何将二维张量重塑为一维
、、、
tensor([[0, 5],
[1, 4],
[2, 2],
[4, 2],
[7, 9],
[2, 0])
我想重塑这个张量
tensor([[5],
[14],
[22],
[42],
[79],
[20])
我该如何解决这个问题？请帮帮我
浏览 4提问于2022-02-09得票数 1
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2回答
我使用concat来获取张量作为CNN的输入。但得到了错误:单张量期望时的张量列表
image_raw = img.tobytes()
image = tf.decode_raw(image_raw, tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [1, image_height, image_width, 3])
image_val = image
for i in range(batch_size-1):
image_val = tf.concat(0,[image_val,image])
return image_val
我已经搜索了这些问题的答案，在
浏览 11提问于2017-02-28得票数 1
1回答
为什么我不能通过我下面写的代码来评估整形的张量变量呢？
from theano import shared
from theano import tensor as T
import numpy
x = T.matrix('x') # the input data
# input = (nImages, nChannel(nFeatureMaps), nDim1, nDim2, nDim3)
layer1_input = T.reshape(x, xTrain.shape, ndim=5)
layer1_input.eval({x:xTrain})
因为我重新构造了张量变
浏览 3提问于2016-03-30得票数 1
>>> a = torch.arange(12).reshape(2, 6)
>>> a
tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
>>> b = a[1:, :]
>>> b.storage() is a.storage()
False
但
>>> b[0, 0] = 999
>>> b, a # both tensors are changed
(tensor([[999, 7,
浏览 5提问于2021-03-24得票数 4
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1回答
a = tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 8, 10],
[11, 12, 13, 14, 15]])
我有一个torch张量，我需要索引一个张量c，这样c = [[3], [8], [13]]
所以我做了c = a[:,[2]]，它给了我预期的答案，但在自动评分器上还是失败了。自动平地机使用检查功能如下-
def check(orig, actual, expected):
expected = torch.tensor(expected)
same_elements = (actual == ex
浏览 2提问于2020-06-27得票数 1
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给定张量a的形状(n, f)和形状(m, f)的b，我创建了一个函数来计算这两个张量之间的欧氏距离。
import tensorflow as tf
nr = tf.reduce_sum(tf.square(a), 1)
nw = tf.reduce_sum(tf.square(b), 1)
nr = tf.reshape(nr, [-1, 1])
nw = tf.reshape(nw, [1, -1])
res = nr - 2*tf.matmul(a, b, False, True) + nw
res = tf.argmin(res, axis=1)
到目前为止，代码运行得稍微快一些(
浏览 1提问于2020-03-08得票数 1
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在Libtorch的C++版本中，我发现可以通过*tensor_name[0].data<float>()获得浮点张量的值，在这个版本中，我可以使用任何其他有效的索引来代替0。但是，当我通过将选项at::kInt添加到张量创建中来定义int张量时，我不能使用此结构来获取张量的值，例如，*tensor_name[0].data<at::kInt>()或*tensor_name[0].data<int>()之类的东西不起作用，并且调试器一直在说Couldn't find method at::Tensor::data<at::kInt>或C
浏览 190提问于2019-01-15得票数 8
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在CPU上，torch.as_tensor(a)是否与numpy数组的torch.from_numpy(a)相同，a？若否，原因为何？
来自torch.as_tensor的文档
如果数据是对应dtype的dtype，而device是cpu，则不执行复制。
来自torch.from_numpy的文档
返回的张量和ndarray共享相同的内存。张量的修改将反映在ndarray中，反之亦然。
在这两种情况下，任何更改结果的张量都会更改原始的numpy数组。
a = np.array([[1., 2], [3, 4]])
t1 = torch.as_tensor(a)
t2 = tor
浏览 3提问于2020-05-26得票数 5
我想将2维张量中的全0替换为-5。
使用dataframe，我可以很容易地做到这一点：
df = df.mask(df=0, -5)
但这对张量不起作用。我试过了：
y = torch.where(y = 0, -5, y)
浏览 0提问于2019-11-26得票数 1
1回答
Theano/numpy高级索引
、、、、
我有一个4d theano张量(例如，形状为(1700，16,95000) )和一个形状为(1700，16,1024)的4d ' mask‘张量，使得mask中的每个元素都是我需要的原始张量的索引。如何使用掩码来索引张量？像samplemask或sample:，mask这样的东西似乎并不能真正起作用。
我也尝试使用二进制掩码，但由于张量相当大，我得到了一个“设备内存不足”异常。
关于如何从张量中获取索引的其他想法也将非常感谢。
谢谢
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
1回答
不幸的是，我未能找到实现以下目标的功能：
投入：
测试:目标内可能存在的值的张量。
目标:值的张量
产出：
输出:布尔张量，形状与测试相同。output[i] = targets.contains(test[i])
简单地说:我需要测试张量的元素是否包含在另一个张量中。
浏览 1提问于2016-01-04得票数 1
回答已采纳
我有16位深度/精度的多个WAV文件。torchaudio.info(...)认识到了这一点，给了我：
precision = {int} 16
然而，当我使用torchaudio.load(...)时，我得到了结果张量的float32 dtype。有了一个称为audio的张量，我知道我可以通过audio.half()将其截断为16位，从而减少数据集的内存使用。但是，这是一个将保持所有可能的原始值的精确性的操作吗？我不会将dtype的精度降低到原始音频的精度以下，但可能有一个很好的原因，我不知道为什么torchaudio仍然返回float32。
浏览 4提问于2020-12-10得票数 0
回答已采纳
使用TensorFlow中的低级操作，我尝试将张量(其实际值)保存到磁盘，但找不到方法。例如，如果数据是表示图像的UInt8矩阵，那么我可以轻松地使用EncodeJpeg来创建内容，然后使用WriteFile将生成的内容写入到具有给定名称的文件中。同样，EncodeWav也是以同样的方式工作的。另一方面，如果我只是想保存一个有数字的矩阵，没有"EncodeData"，"TensorToContent“或类似的操作来将张量转换成内容，用WriteFile可以保存什么。我可以从我的Graph中获取张量作为输出，然后将其保存在Graph之外，但我的目的是在Graph内部进行。
浏览 0提问于2020-02-16得票数 3
我有两个张量，即X of shape (?, 32, 500)和indices of shape (?,)。对于这两个张量，0维是批处理维。indices的每个元素指定要选择的第一个维度上的X的索引。最后，我想得到一个形状为(?, 500)的张量。在numpy中，我会这样做： X[np.arange(len(X)), indices] 有人知道如何在tensorflow (版本1)中实现相同的功能吗？我已经看过一些tf.gather和tf.gather_nd的例子，但是我不能理解它。谢谢!
浏览 23提问于2021-03-31得票数 2
回答已采纳
1回答
我试着创造一个张量如下。
import torch
t = torch.tensor(2,3)
我得到了以下错误。
TypeError跟踪(最近一次调用)在() ->1 a=torch.tensor(2,3)
TypeError:张量()采用一个位置参数，但给出了两个
所以，我尝试了以下方法
import torch
t = torch.Tensor(2,3)
# No error while creating the tensor
# When i print i get an error
print(t)
我得到以下错误
RuntimeError跟踪(最近一次调用)在()
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
我使用TF2 API训练了一个EfficientDet-d0模型，以检测自定义映像。这个很好用。保存了检查点、pipeline.config和save_model.pb文件，并可以使用这些文件重新加载模型。问题是，为了在RaspberryPi上使用它，我无法将这个模型转换成tflite格式。尝试使用Google笔记本中的TF文档()进行转换：
转换本身似乎是工作的，但是当我设置解释器时出现了问题，因为所有的值都是0，而输入的形状是1 1 1 3。
interpreter = tf.lite.Interpreter(TFLITE_FILE_PATH)
print(interpreter.get_
浏览 3提问于2021-09-24得票数 0
Pytorch是否有与Numpy的元素级 (logical_and、logical_or、logical_not和logical_xor)等效的and？在使用CPU时，对Pytorch张量调用Numpy函数似乎工作得足够好，甚至可以生成Pytorch张量作为输出。我问主要是因为我假设如果pytorch计算在GPU中运行，这将不会很好地工作。
我在中查看了所有包含字符串" and“的函数，似乎没有一个相关的。
浏览 1提问于2019-02-08得票数 5
回答已采纳
如何从DataFrame创建一个tf.data.Dataset，其中一列的每个条目都是一个固定长度的Numpy数组或列表？ 我收到这个错误，ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型numpy.ndarray)。 df = pd.DataFrame([[1,2，np.array(3,4)]，[4,5，np.array(6,7)]]，columns='col1'，'col2'，'col3') ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(df))
浏览 14提问于2020-07-21得票数 0
1回答
我试图用KL发散来计算我的网络的精度。该预测是一个k维概率向量，与相同维数的金标准概率分布相比较。我试过这个：
corr_subj_test = tf.contrib.distributions.kl(pred_subj, y)
accr_subj_test = tf.reduce_mean(corr_subj_test)
但最终得到以下错误：
NotImplementedError:不注册dist_a类型张量和dist_b型张量
浏览 2提问于2017-06-01得票数 1
回答已采纳
我想做一个标签火炬张量。我选择了两种不同的方法，第一种方法在用nn.CrossEntropyLoss()计算损失时出错。我想知道为什么会这样，尽管张量结果是一样的。
第一个方法：
labels = torch.hstack((torch.zeros(100),torch.ones(100),1+torch.ones(100)))
第二个方法：
labels_np = np.vstack((np.zeros((100,1)),np.ones((100,1)),1+np.ones((100,1))))
labels = torch.squeeze(torch.tensor(labels_np).l
浏览 1提问于2021-08-24得票数 1
如何仅使用Tensorflow操作根据自定义比较函数对形状为n,2的整数的Tensorflow张量进行排序？
假设张量中的两个条目是x1，y1和x2，y2。我希望对张量进行排序，以便按照条件x1 * y2 > x2 * y1对条目进行重新排序。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
1回答
PyTorch模型在中的精度计算
我试过用一些方法，比如-
尝试了→correct += (out == targets).float().sum() accuracy = 100 * correct / len(test)这是一个奇怪的错误，
RuntimeError追踪(最近一次调用) /tmp/ipykernel_33/896230284.py in -->1 train_pipeline(列车) /tmp/ipykernel_33/2939766947.py in train_pipeline(列车) 62 #打印(目标) 63 -> 64正确+= (out == targ
浏览 3提问于2022-05-15得票数 -2
a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
b = tf.constant([True, False], dtype=tf.bool)
a.eval()
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], dtype=int32)
b.eval()
array([ True, False], dtype=bool)
我想使用tf.map_fn将函数应用于上面的输入、a和b。它将同时输入[1,2,3]和True，并输出类似的值。
假设输出函数是简单的标识：lambda(x,y): x,y，因此，给定[1,2,3], True的输入，它将输出这些相
浏览 0提问于2017-03-20得票数 15
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如何将numpy ndarry转换为torch张量？
以下是我的数据：
array([array([-0.4287 , -1.193 , -2.156 , -0.2264 , -1.978 , -1.101 , -3.395 , 0.2974 ], dtype=float16),
array([-0.3386 , 1.398 , -1.083 , 0.2961 , -0.7354 , -1.326 , -4.33 , 0.6284 ], dtype=float16)],
dtype=object)
浏览 1提问于2019-04-17得票数 10
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2回答
我的问题是如何将张量映射到字典？例如：
dict = {1:3, 2:4}
origin_tensor = tf.Variable([1,2,1], tf.int32)
这本字典很大。现在，根据字典，我如何创建映射选项来将张量映射到tf.Variable(3,4,3，tf.int32)？
更重要的是，在映射时无法使用.eval()，您可以认为origin_tensor是来自批处理阅读器的标签张量。
浏览 81提问于2017-03-17得票数 5
1回答
我正在尝试并行不同的张量操作。我知道tf.vectorized_map和/或tf.map_fn可以相对于第一个轴并行输入张量，但这不是我想要的。我正在寻找一种方法来并行化一组可能具有不同形状的张量上的for循环。
a = tf.ones((2))
b = tf.ones((2,2))
list_of_tensors = [a,b*2,a*3]
for t in list_of_tensors:
# some operation on t which may vary depending on its shape
有没有可能在GPU上用TensorFlow并行化这个for循环？(如果可能
浏览 3提问于2021-07-07得票数 1
1回答
求移位张量的减法
、、
我正在尝试弄清楚如何在b (batch size), d (depth), h (hight) and w (width)表示为如下的张量上进行移位： b, d, h, w = tensor.size() 因此，我需要找到移位张量和张量本身之间的减法。 我正在考虑使用torch.narrow或torch.concat对每一边进行减法(向右、向左、向上和向下)，每次我从相同的张量一侧(张量本身一侧)减去，最后我将对每一侧的差/减进行加/和(所以我将得到移位的张量和张量本身之间的最终减法。 我是PyTorch的新手，它很容易理解，但很难实现，也许有一种更简单的方法(直接做减法，而不是在两边都做，
浏览 19提问于2019-09-26得票数 0
我使用张量流对象检测预训练模型和更快的RCNN inception_v2 coco作为自己的数据集。因此，我的问题是如何为自己的数据集找到模型精度和混淆矩阵？
浏览 23提问于2019-06-04得票数 0
我有形状的张量A (2，4，2)，形状的张量B (4，4)，所有的值都是int。A中的条目从0到3。
我想要创建一个形状的张量C(2，4，2)。
for循环代码类似于：
for i in range(2):
for j in range(2):
for k in range(4):
C[i][k][j] = B[k][A[i][k][j]]
我如何在tensorflow中创建这样的张量C？
谢谢。
浏览 3提问于2018-10-08得票数 2
回答已采纳
1回答
正如标题中所述，我想知道如何让自定义层返回多个张量: out1、out2、...outn？
我试过了
keras.backend.concatenate([out1, out2], axis = 1)
但这只适用于具有相同长度的张量，而且它必须是另一种解决方案，而不是每次都将两个张量连接起来，对吗？
浏览 3提问于2018-01-11得票数 6
在我在中看到的所有示例中，输入都是从静态源解析的--通常是文件。是否有可能构建一个数据来自不同来源的图？在我的用例中，数据来自服务器的消息字符串:我希望将这些消息转换为张量，并使用这些张量作为图的计算部分的输入。
浏览 0提问于2015-11-20得票数 3
1回答
tf.data.Dataset的构造函数接受一个参数variant_tensor，它仅为
表示数据集的DT_VARIANT张量。
和
在DatasetV2中，我们期望子类创建一个variant_tensor并将其传递给超级()调用。
我在哪里可以知道"DT_VARIANT张量“或"variant_tensor”是什么？
浏览 10提问于2019-11-17得票数 6
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1回答
我有5个形状torch.Size([7, 20, 180])的张量 我想让它们交错，一个接一个地沿着dim=1。这样我的最终形状就是torch.Size([7, 100, 180])了。 基本上，我想要第一个张量中的第一个元素，然后是第二个张量中的第一个元素，依此类推。
浏览 24提问于2020-03-26得票数 1
回答已采纳
2回答
我正试着在ios上通过一个预先训练好的模型运行一个样本。session->Run()接受我理解的张量作为输入。我已经初始化了一个张量，但是我如何设置它的值呢？我没有太多使用C++的经验。
我已经成功地创建了一个测试模型，它接受形状为{1，1，10}的3维张量。
我从Tensorflow的简单示例中提取了以下代码行来创建输入张量。
tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,1,10}));
从这里开始，我不知道如何设置input_tensor的数据。我想将张量设置为{.
浏览 7提问于2016-08-10得票数 5
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