如何分配一个张量的子集，同时仍然保持原来的张量？
在云计算领域中，张量是一种多维数组的数据结构，常用于表示和处理大规模数据。当我们需要分配一个张量的子集，并且仍然保持原来的张量时，可以借助编程语言和相关库来实现。
具体实现方法可以根据具体的编程语言和使用的库来选择，以下是一个通用的实现思路：
- 首先，我们需要确定要分配的子集的大小和位置。可以通过指定切片（slice）或索引来选择子集。
- 然后，根据选择的子集大小创建一个新的张量或数组，用于存储子集数据。
- 接下来，将原始张量中对应的子集数据复制到新的张量中。这可以通过循环遍历原始张量的子集并将其复制到新的张量中来实现。
- 最后，返回新的张量作为结果，这样我们就成功分配了原始张量的子集。
在实际应用中，根据不同的需求，我们可能会选择不同的云计算产品和服务来支持张量的子集分配。以下是一些腾讯云相关产品和服务的介绍，可以用于支持张量的子集分配：
- 腾讯云计算引擎（Tencent Cloud Computing Engine）：提供灵活的计算资源，可用于实现并行计算和数据处理。
- 腾讯云对象存储（Tencent Cloud Object Storage，COS）：提供高可靠性和可扩展性的对象存储服务，可用于存储和管理大规模数据。
- 腾讯云函数（Tencent Cloud Function）：以事件驱动的方式执行代码，可用于实现轻量级的计算任务。
- 腾讯云容器服务（Tencent Cloud Container Service，TKE）：提供高度可扩展的容器集群，可用于部署和管理容器化应用。
- 腾讯云数据库（Tencent Cloud Database）：提供多种类型的数据库服务，可用于存储和管理结构化数据。
以上是一些腾讯云的产品和服务，供您参考和了解。具体选择使用哪些产品和服务，应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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非常直接的问题：
2017 Tensorflow开发者峰会上有一个很好的例子，教你如何使用Tensorboard并生成与MNIST数据集的嵌入，这使得如何使用我自己的数据集实现一个嵌入变得非常容易。
然而，在他们的示例中，他们在一次运行中使用1024张图像生成嵌入，而不需要任何类型的批处理。有没有办法通过批处理来生成它？似乎没有一种明显的方法可以做到这一点。
例如，如果我想要嵌入1000个图像，但不能一次计算所有1000个图像，我想将它们分批“存储”，比如说50个，然后最终结果仍然是1000个图像。
谢谢!
浏览 1提问于2017-05-17得票数 0
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我有一个张量，形状是(5,48,15)。我如何能够访问一个元素沿第0轴，仍然保持3维，而不需要重塑。例如：
x.shape # this is (5,48,15)
m = x[0,:,:]
m.shape # This is (48,15)
m_new = m.reshape(1,48,15)
m_new.shape # This is now (1,48,15)
这有可能不需要重塑吗？
浏览 12提问于2015-12-31得票数 3
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我想把张量初始化为稀疏张量。当张量维数为2时，我可以使用torch.nn.init.sparse(tensor, sparsity=0.1)
import torch
dim = torch.Size([3,2])
w = torch.Tensor(dim)
torch.nn.init.sparse_(w, sparsity=0.1)
结果
tensor([[ 0.0000, 0.0147],
[-0.0190, 0.0004],
[-0.0004, 0.0000]])
但是当张量维数>2时，这个函数就不起作用了。
v = torch.Tensor(
浏览 4提问于2021-05-17得票数 1
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目前，我面临的问题是如何提高点云对象检测算法的训练速度/效率。
输入数据为8000,100，9 float32张量，每个样本的大小约为27 is。在批处理规模为5的情况下，数据加载成为训练的瓶颈，因为大多数情况下，数据到达前GPU的化率为0%。
我尝试了以下方法来提高数据加载速度。
在tf.Dataset .map API中使用num_parallel_calls，并使用多线程读取这个大张量。问题是.map封装了一个受全局解释器锁约束的py_fun，因此多线程并不能改善I/O、tf.Dataset、.interleave、API。由于它也是基于多线程的，所以它有与2相同的问题。使用TFReco
浏览 2提问于2020-06-03得票数 3
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动画图像连续在屏幕上移动？
、、、、
关于这个中的答案，我试图实现无限图像动画，它运行得很好。但是，当我将一幅图像改为resizable和scaledtoFill作为背景覆盖整个屏幕时，一幅图像就会变得比另一幅更高，而且在动画过程中它看起来非常漂亮。我相信答案是显而易见的，但仍然找不到。
下面是一个代码示例/示例：
struct ImageBackgroundView {
@State var animate: Bool = false
let animation: Animation = Animation.linear(duration: 10.0).repeatForever(autoreverses: f
浏览 4提问于2022-06-17得票数 1
我需要这样的东西：
let arr = [...] //array of strings
let resultArr = arr.sort({obj1,obj2 in
if some_condition(obj1, obj2) {
...//return the order of obj1 and obj2 from arr
} else {
return obj1 < obj2
}
})
我看到了很多问题/答案，如何简单地排序数组项，但没有人回答如何存储原始顺序。some_condition可以是任意的，但是每个数组对象都可以按照原来的顺序或新的顺
浏览 1提问于2017-10-05得票数 0
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试图理解keras优化器()中的优化代码。在get_updates模块中，我们有：
# momentum
shapes = [K.int_shape(p) for p in params]
moments = [K.zeros(shape) for shape in shapes]
self.weights = [self.iterations] + moments
for p, g, m in zip(params, grads, moments):
v = self.momentum * m - lr * g # velocity
self.updates.append(
浏览 0提问于2018-04-16得票数 3
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我有一个三维张量，source of (bsz x slen1 x nhd)和2d张量，index of shape (bsz x slen2)。更具体地说，我有：
source = 32 x 20 x 768
index = 32 x 16
index张量中的每个值都在[0, 19]之间，根据source张量的第2 dim值，source张量是期望向量的索引。
在索引之后，我期待一个形状的输出张量，32 x 16 x 768。
目前，我正在这样做：
bsz, _, nhid = source.size()
_, slen = index.size()
source = source.re
浏览 0提问于2019-04-11得票数 5
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我有一个2d张量，它的大小是1024x1024，张量中的值是0.3333，0.6667和1.0000，所以我想把所有这些值改为0,1,2。
有人能告诉我如何迭代这个张量吗。
浏览 0提问于2019-01-28得票数 0
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为了提高我对大数据处理技术的理解，我一直在阅读地图/还原技术，但我对以下几点还不太清楚：
在巨大的数据集上操作时，map函数不是仍然很慢吗?比如说，10个工作人员/线程/机器/cpus/什么的？例如，如果数据集是10亿条记录，这意味着每个工作人员仍然需要迭代超过1亿条记录，而且转换仍然需要存储在某个地方，以便将数据因子上的processing.How do索引存储到映射/减少方案(如果有的话)？。
作为一个额外的问题，我想要做的是在一个数据集上生成一个实时(<100 is响应时间)搜索解决方案，该数据集有2,000万到5,000万条记录，结果可以在1-3个字段上排序，并使用嵌套、分组和/
浏览 2提问于2012-02-21得票数 0
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我在netezza中有一个100亿行的事实数据表，我想在一个查询中执行ROW_NUMBER()、MAX () over和SUM ()。当我执行相同的查询时，会执行超过3个小时。有什么方法可以提高查询性能吗？.Table分布在分区子句(COLA，COLB，COLC，COLD)的4列上。
示例示例
SUM(STR_QTY) OVER (
PARTITION BY
COLA
,COLB
,COLC
,COLD
浏览 0提问于2016-10-03得票数 0
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我在C++中使用C++库的张量方面，并希望计算一个特征张量的元素方向乘积乘以第二个特征张量中元素的标量和。类似于：
#include <Eigen/Dense>
Eigen::Tensor<float,2>u(5,5);
Eigen::Tensor<float,2>v(5,5);
u.setConstant(1.f);
v.setConstant(2.f);
Eigen::Tensor<float,2>ans(5,5);
ans = u*v.sum();
但是，这种方式不支持*操作符。
建议使用与张量对象关联的.constant()方法。而当
浏览 3提问于2018-09-18得票数 3
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我仍然是R的新手，所以即使之前有人问过这个问题(或类似的问题)，我似乎也找不到它。
在我的作业中，我想对一组值进行最小二乘回归:年龄、性别、党派和2005年选举投票率对某个话题的看法(e5)。因此，我执行以下操作：
PolReg <- lm(Data$e5 ~ Data$age + Data$gender + Data$f1 + Data$turnout05)
然而，变量e5是一个调查问题，答案完全不同意，因为值1- 5。除此之外，还有98和99，分别代表不知道和不愿说。
它们会影响系数，所以我需要从我的回归中排除这些值(或者完全从数据中排除，如果效果更好的话)。据我所知，下面的代码可以
浏览 5提问于2018-01-19得票数 0
1回答
我正在尝试计算一个8x8x8的特定稀疏张量的张量秩，也就是CP秩()。
我是Tensorly的新手，刚刚安装。在阅读了有关parafac函数()的文档之后，我似乎需要指定一个特定的张量秩，以便找到该特定秩的张量秩分解。如何使用此软件计算张量秩？当给定一个特定的张量时，是否存在一个不同的函数来产生张量秩？
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
我正在为自己的目的移植Tensorflow Cifar-10教程文件，并遇到了一个有趣的问题，由于Tensorflow的图形和会话体系结构，我无法轻松地概念化。
问题是我的输入数据集是高度不平衡的，因此我需要“过度采样”(并增加)输入管道中的某些图像，条件是它们的标签。在普通的Python环境中，我可以设置表单if label then duplicate的一个简单的控制流语句，但是我无法用Tensorflow编写相同的语法，因为在运行会话之外存在控制流操作，而且在这种情况下，label不返回值。
我的问题是，在Tensorflow队列中过度采样张量最简单的方法是什么？
我知道，我只需在输入操
浏览 2提问于2016-12-01得票数 1
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我有一个距离张量
tensor([ 5, 10, 2, 3, 4], device='cuda:0')
和一个指数张量
tensor([ 0, 2, 3], device='cuda:0')
我希望找到距离张量的argmax，但在指数张量指定的指数子集上只找到。
在本例中，我将查看距离张量的第0、第2和第3元素(值5、2、3)，并返回索引0(最大值-5位于距离张量的第0位)。
tensor([ 0], device='cuda:0')
这样的东西在不使用for循环的情况下可行吗？谢谢
浏览 3提问于2021-11-22得票数 0
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我对于深入学习模型，如何设计它们，以及如何理解它们，都是相当陌生的。我正在尝试使用SHAP库来理解我的模型，但是下面的有一些问题。
我的模型的前向函数如下所示，其中输入是张量的列表。
def forward(self, batch, runValidation=False):
[
visual_features, token_ids, token_masks, labels, xpath_ids,
class_ids, attr_token_masks
] = batch
...
r
浏览 13提问于2022-05-19得票数 2
我使用这个查询在我的每个SQL表中查找数据的大小，然后将其聚合成一个数字：
SELECT sum(t.totalspacemb) FROM (
SELECT
t.NAME AS TableName,
i.name as indexName,
sum(p.rows) as RowCounts,
sum(a.total_pages) as TotalPages,
sum(a.used_pages) as UsedPages,
sum(a.data_pages) as DataPages,
(sum(a.total_pages) * 8)
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
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我正在开发一个依赖张量收缩的C++库。我不会在这里发布完整的应用程序，但我已经将其归纳为以下内容。
我们定义了一个玩具秩-4张量，它只不过是(0，1，…，15)重塑的：
Eigen::Tensor<double, 4> T (2, 2, 2, 2);
for (size_t i = 0; i < 2; i++) {
for (size_t j = 0; j < 2; j++) {
for (size_t k = 0; k < 2; k++) {
for (size_t l = 0; l < 2; l++) {
浏览 2提问于2017-11-29得票数 1
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TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和dense_shape。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dense_shape张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
我的问题是，给定稀疏张量或稀疏张量值，如何检索每个包含张量的个体名称，即指数张量、值张量和形状张量？(除非我碰巧误解了引文中的解释，而这是不可能的？)
浏览 0提问于2021-01-16得票数 2
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我的问题与外部定义的数据结构：张量有关。张量是一个多维数组。在中，张量是一个有两个字段的类: t.data，t.size：
% Create the tensor
t.data = data;
t.size = siz;
t = class(t, 'tensor');
return;
就像Matlab中内置的函数zeros()一样，我可以使用tenzeros()创建一个充满零的张量，例如，tenzeros(2,3,4)。这个工具箱中还有其他类型的张量数据结构:张量、张量等。
我的问题是，我如何预先分配200个张量或其他张量类型，其中每个张量
浏览 3提问于2014-11-19得票数 1
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tf.reshape可以改变张量数据结构的维度，但是数据在每个维度上的排序方式有保证吗？
假设我有一个维度为A[objects, x, t]的张量，它描述了不同对象、位置和时间上的一些值，另一个张量正好跨B[x,t]。为了在维度0上复制B，我通常必须进行重塑，如下所示：
B_res = tf.tile( tf.reshape( B , [1, X_SIZE, T_SIZE]), tf.pack([OBJECT_SIZE,1,1]))
some_op = tf.mul( A, B_res )
我看到的问题是，当X_SIZE == T_SIZE重塑无法知道如何在重塑中排列B数据时，据我所知，它可能
浏览 7提问于2016-07-18得票数 1
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2回答
考虑以下脚本：
import torch
def unnecessary_compute():
x = torch.randn(1000,1000, device='cuda')
l = []
for i in range(5):
print(i,torch.cuda.memory_allocated())
l.append(x**i)
unnecessary_compute()
使用PyTorch (1.11)运行此脚本将生成以下输出：
0 4000256
1 8000512
2 12000768
3 16001024
浏览 17提问于2022-07-19得票数 -1
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我想在我的移动应用程序中开始使用Firestore子集合。我正在使用JsonSerializable和JsonAnnotation包，但我不确定在模型中创建Firestore子集合的正确方法。我想为用户和狗收集子集合。这是我的基本模型设置。
@JsonSerializable(explicitToJson: true)
class AccountModel {
String accountName;
@JsonKey(fromJson: dateTimeFromTimestamp, toJson: dateTimeAsIs)
DateTime? createdAt;
Acco
浏览 11提问于2022-10-16得票数 0
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TensorFlow和Keras中的符号张量是什么？它们与其他张量有何不同？它们为什么会存在？它们在TensorFlow和Keras的哪里出现？我们应如何处理这些问题，或在处理这些问题时会遇到哪些问题？
在过去，我曾遇到一些与符号张量有关的问题，比如_SymbolicException，但是文档没有描述这个概念。在中，这个问题也会被问到，但是，在这篇文章中，我将重点讨论这个特定的问题，这样以后答案就可以作为参考了。
浏览 3提问于2020-01-12得票数 16
我对张量很陌生，并且对这个问题感到头疼：
我有一个大小为k的指数张量，其值介于0和k-1之间：
tensor([0,1,2,0])
以及以下矩阵：
tensor([[[0, 9],
[1, 8],
[2, 3],
[4, 9]]])
我想要创建一个新的张量，它包含索引中指定的行，按顺序排列。所以我想：
tensor([[[0, 9],
[1, 8],
[2, 3],
[0, 9]]])
在张量之外，我会或多或少地做这样的操作：
new_matrix = [matrix[i] for i in index]
如何在PyTorch中对张量
浏览 3提问于2021-03-31得票数 2
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我有一个这样的张量样本：
In [137]: x = x.new_ones((5, 3), dtype=torch.double)
In [138]: x
Out[138]:
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
现在，我想通过使用torch.empty()覆盖内容来释放这个张量的内存，它采用了一个out参数。
In [139]: torch.empty((5,
浏览 0提问于2018-10-13得票数 1
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我试图克隆一个张量，并且也想克隆张量属性。下面是一个示例：
import torch
from torch import nn
a = nn.Parameter(torch.rand(1))
a.adapt = True # define tensor attribute
b = a.clone() # clone
在上面的示例中，我希望print(b.adapt)返回True；但是，我得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：文件"scratch.py"，第13行，在打印(b.adapt)A
浏览 2提问于2021-11-11得票数 0
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我目前正试图用Java编写一个类似于PyTorch或Tensorflow的张量处理/深度学习库。
张量引用MemoryHandles，它保存张量数据所需的本机内存。在培训期间，张量实例是快速创建的，但永远不会少，JVM堆本身保持在100 to 200 to左右，因此垃圾收集器永远不会被提示到垃圾收集。这会导致应用程序的内存占用超过16 of的RAM，这是因为存储张量数据需要多少本地内存。
内存句柄本身是通过一个cental MemoryManager分配的，它会为分发的句柄创建PhantomReferences，并且在垃圾收集对象之后，相关的本机内存将被正确释放。
是什么使这个问题更难解决？
浏览 7提问于2022-10-31得票数 0
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在我看来，id()函数的接口是明确的：“一旦创建了对象，它的标识就不会改变”，和“这是一个整数，保证该对象在其生存期内是唯一的和常量的”。
但中的这句话让我感到困惑：“您可能会把它看作是内存中对象的地址”。
问题是，还不清楚内存中对象的地址是什么以及它是如何变化的。我认为这确实是一个实现细节。这个似乎表明，对于这个语句，在语言引用中是正确的，对象的虚拟地址在实现中绝不能改变。
我的问题是：
这个地址是被引用到虚拟内存地址还是物理内存地址？任何进程的物理地址都是由操作系统在运行时确定的，所以我不认为它是物理的。
实现如何保持虚拟对象的地址相同，同时仍然避免内部碎片？相比之下，在Java中
浏览 2提问于2018-05-11得票数 4
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我有一个张量的经度/纬度，我想使之正常化。我想用这个张量来执行一个神经网络算法，它能使我在不同的长/拉之间返回最好的旅程。我使用了这个功能：
from torch.nn.functional import normalize
t=normalize(locations)
这是我的张量0.0000，36.4672，36.4735，36.4705，36.4638，36.4671，0.0000，10.7637，10.7849，10.7822，10.7821，10.7637]，
这是在正常化之后: 0.0000，0.2181，0.2181，0.2181，0.2179，0.2179，0.0000，0.2
浏览 6提问于2022-05-19得票数 0
我有大小为2x8x8的例子作为张量，我正在使用PyTorch数据加载器。但现在我也想添加一个大小为1(单个数字)的1维张量作为输入。 因此，我有两个神经网络的输入参数，一个是卷积层的多维参数，另一个是稍后要连接的额外参数。 也许我可以使用两个数据加载器，对于每个张量形状一个，但我不能洗牌。 如何将单个PyTorch数据读取器用于这两个不同的输入张量？
浏览 34提问于2020-10-29得票数 0
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我在用自动编码器工作。我的tensorflow图看起来是这样的：(输入图像)
我将压缩表示张量改为placeholder_with_default，这样我就可以插入我想要的任何值，并查看重建的内容。当不提供压缩表示时应该使用的默认值是conv2d的结果。
然而，乐观主义者抱怨说：
LookupError: gradient registry has no entry for: PlaceholderWithDefault
如何让图表知道在优化阶段只使用通常的梯度？当压缩表示不是占位符时，一切都可以正常工作。
浏览 2提问于2017-01-12得票数 2
1回答
问题是，我有一个带形状[batch_size, seq_len, k]的指数张量，这个张量中的每个元素都在[0, hidden_dim)范围内。我想要创建一个形状为[batch_size, seq_len, hidden_dim]的掩模张量，其中由indices张量索引的每个元素都是1，而其他元素是0。k比hidden_dim小。例如：
indices = [[[0],[1],[2]]] #batch_size=1, seq_len=3, k=1
mask = tf.zeros(shape=(1,3,3)) #batch_size=1, seq_len=3, hidden_dim = 3
如何
浏览 5提问于2022-08-06得票数 0
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我有一个形状的输入张量(32,256,256,256)。在这个张量形状中，32是批次大小。第二，256是给定大小为256×256的图像中的信道数。
我想做池，以便将张量转换成形状( 32，32,256,256)。在PyTorch中，如果我尝试应用池，则形状的最后两个维度(与图像相关)正在发生变化，但与通道相关的维度却没有变化。
能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如果不可能，建议我如何将输入张量转换为输出张量？
浏览 0提问于2021-09-23得票数 1
我可以在python中获取形状并读取张量本身，但只能使用android tflite中的tflite.getOutputTensor(0).shape()和tflite.getInputTensors(0).shape()获取张量的形状。我在python中使用.get_tensor(nodevalue)读取张量，但是在android中我该如何做呢？
浏览 1提问于2021-02-14得票数 0
我试图构造我的参数，以便它们能够正确地使用tf.map_fn()，但是大多数示例文档只讨论与函数参数形状相同的数组或张量。
链接包括：
我的具体例子是:我有一些tensorflow函数，它期望None，2和x，y作为参数张量形状。
张量A的形状为batch_size，x*y，2
张量B的形状为batch_size，x，y
lambdaData = (tensorA, tensorB)
lambdaFunc = lambda x: tensorflowFunc(x[0], x[1])
returnValues = tf.map_fn(lambdaFunc, lambdaData)
来自tens
浏览 5提问于2017-12-26得票数 3
1回答
从开始，在有两个以上核心的机器上部署Redis是否有意义？它是否能够利用额外的内核，还是两个内核仍然是理想的(一个用于主线程，另一个用于处理bgsave和其他内务操作)？
类似地，在AWS ElastiCache上使用>2 vCPU的实例类型有意义吗？
浏览 1提问于2020-10-08得票数 4
假设我有一个二维张量：
x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
是否有一种有效的方法将一个函数应用于第一行1，2，并将第二个不同的函数应用于第二行3、4？(不必是一行，可以跨越任何维度)
现在，我使用以下代码:假设我有我的两个函数，例如f和g，
def f(z):
return 2 * z
def g(z):
return 0.5 * z
然后，为了将它们应用于分隔行，我将这样做：
torch.cat([f(x[0]).unsqueeze(0), g(x[1]).unsqueeze(0)], dim = 0)
它给出了期望的张量[2，4，1.5，2
浏览 2提问于2021-04-24得票数 4
play -e jsmith hostname --extra-vars "user=hostname.biz command=hostname"
我正在尝试运行上面的bash脚本，它是ansible-playbook命令的包装器，它还能够运行外部命令来生成动态库存文件(我们没有使用标准的动态库存模块)。不过，问题似乎来自于巴什。这里的剧本是“主机名”，而我一直存在的错误是“错误！剧本:找不到command=hostname”。下面是我在接收-e选项后尝试将参数存储到脚本的地方使用的脚本。
编辑1
#!/bin/bash
#
# Description: Abstractio
浏览 3提问于2016-05-06得票数 0
寻找这个问题的某种解决方案： 尝试从时间戳数组创建张量 [
1612892067115,
], 但是下面是发生的事情 tf.tensor([1612892067115]).arraySync()
> [ 1612892078080 ] 如您所见，结果是不正确的。有人指出，我可能需要使用数据类型int64，但这似乎不存在于tfjs?中 我还尝试将时间戳划分为一个小浮点数，但得到了类似的结果 tf.tensor([1.612892067115, 1.612892068341]).arraySync()
[ 1.6128920316696167, 1.6128920316696167 ]
浏览 31提问于2021-02-10得票数 0
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我正在学习PyTorch的基本教程，并遇到了NumPy数组和火炬张量之间的转换。文件上说：
火炬张量和NumPy阵列将共享它们的底层内存位置，而更改其中一个将改变另一个。
但是，在下面的代码中似乎并非如此：
import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a,1,out=a)
print(a)
print(b)
在上述情况下，我看到这些更改自动反映在输出中：
[[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]]
tensor([[2., 2., 2.],
[
浏览 0提问于2018-09-17得票数 6
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嗨，这是服务器上的树。
(.)更改为E，从用户TTT更改为D，从用户微距更改为C，从用户我更改为B，从用户QQQ更改为A，从用户TTT (.)
我意外地推了C，怎么才能在不影响我的同事后来推动的所有工作的情况下将它从主存储库中删除呢？
如果可能的话，我仍然把它作为本地的承诺。
浏览 3提问于2011-10-12得票数 3
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假设我有以下两个匹配的形状张量：
a = tensor([[ 0.0113, -0.1666, 0.5960, -0.0667], [-0.0977, -0.1984, 0.5153, 0.0420]])
selectors = tensor([[ True, True, False, False], [ True, False, True, False]])
当使用torch.masked_select在a中查找与selectors中的True索引匹配的值时，如下所示：
torch.masked_select(a, selectors)
输出将是一维形状，而不是原来的2D形状：
t
浏览 3提问于2020-09-16得票数 4
2回答
假设我有一个矩阵，mdat，我只知道索引号。如何检索列名和行名？例如：
> mdat <- matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol=3, byrow=TRUE,
dimnames = list(c("row1", "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")))
> mdat[4]
[1] 12
> names(mdat[4])
NULL
> colnames(mdat[4])
NULL
> r
浏览 0提问于2012-03-30得票数 19
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数据集是numpy集。一些教程说:因为需要GPU的优势，我们应该将numpy数组改为tensorflow张量。然后使用tensorflow模型。
但经过训练后，一些代码使用numpy函数进行测试和交互。但tensorflow官方教程中的代码仍然使用相同的tensorflow模型和tf.dataset进行测试。我想知道:当测试或实时应用时，我应该使用numpy还是tensorflow张量和模型？换句话说，如果不训练，使用tensorflow张量和函数是否会产生一些不良影响？
例如:我们使用selected_words =tf.argsort(o_j)
代替
selected_words = np
浏览 0提问于2019-11-13得票数 0
我正在尝试将在for循环中生成的张量(t)附加到一个列表T，该列表T累积了所有这些张量。接下来，列表T需要转换为张量，并需要加载到GPU上。 b_output = []
for eachInputId, eachMask in zip(b_input_ids, b_input_mask):
# unrolled into each individual document
# print(eachInputId.size()) # individual document here
out
浏览 62提问于2020-04-23得票数 1
1回答
tensor([[17, 0],
[93, 0],
[0, 0],
[21, 0],
[19, 0])
我想从这个张量中移除0，这是一个二维数组，并使它成为一维数组。
我如何使这个张量与下面的张量？
tensor([[17],
[93],
[0],
[21],
[19])
当使用下面的代码时，存在一个问题，即现有的零消失。我该怎么解决这个问题？
x = x.flatten()
x = x[x!=0]
x = np.reshape(x, ( -1, x.sha
浏览 2提问于2022-02-12得票数 1
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矢量化numpy.einsum
、、、、
我有四个张量
H (h，r)
A (a，r)
D (d，r)
T (a，t，r)
对于a中的每个a，都有一个对应的形状(t, r)的T[i]。
我需要执行一个np.einsum来生成以下结果(pred)：
pred = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->hadt', H, A, D, T[0])
for i in range(a):
pred[:, i:i+1, :, :] = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->HADT', H, A[i:i+1], D, T[i])
但是，
浏览 1提问于2017-11-30得票数 5
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