如何在numpy中计算这个张量收缩？
在numpy中，可以使用np.tensordot()函数来计算张量的收缩。张量收缩是指将两个张量的对应维度相乘并求和的操作。
np.tensordot()函数的语法如下：
np.tensordot(a, b, axes=2)其中，a和b是要计算收缩的两个张量，axes是指定要收缩的维度。
下面是一个示例，展示如何在numpy中计算张量收缩：
import numpy as np
# 创建两个张量
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 计算张量收缩
result = np.tensordot(a, b, axes=2)
print(result)输出结果为：
70在这个示例中，我们创建了两个2x2的张量a和b，然后使用np.tensordot()函数计算了它们的收缩。由于两个张量的维度都是2，所以axes参数设置为2。最后，输出结果为70，表示张量收缩的结果。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云计算服务（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
相关·内容
在A中有一个张量N1 x .. x Nn x M1 x ... x Mm，还有一个张量B，它是M1 x ... x Mm。我如何计算A和B的张量收缩C，这应该是我尝试过的各种排列但我并不是很熟悉它。
浏览 0提问于2017-06-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个张量列表L (ndarray对象)，每个对象都有几个索引。我需要根据连接图来收缩这些指数。连接以((m,i),(n,j))的形式在元组列表中编码，表示“收缩张量L[m]的I-索引和张量L[n]的j-索引。
如何处理非平凡连通图？第一个问题是，一旦我收缩了一对指数，结果就是一个不属于list L的新张量。但是，即使我解决了这个问题(例如，给出所有张量的所有索引的唯一标识符)，也存在这样一个问题:一个人可以选择任
浏览 8提问于2017-02-03得票数 3
回答已采纳
我有一个秩N和键维数d的张量，形状为T=(d,...,d)。我想用矩阵M=(D,d)相乘，其中d和d不一样，由此产生的张量应该是形状(d,...,d,D,d,...,d)。,d,D,d,d)张量：张量可以是相当大的级别，我需要做几次。
浏览 3提问于2021-03-15得票数 2
回答已采纳
1回答
我正尝试在符号sympy数组上使用numpys numpy.einsum函数，因为符号符号数组缺少爱因斯坦求和约定功能。到目前为止，我已经尝试过了：>>> import numpy as np np.einsum('ii',
浏览 5提问于2017-08-09得票数 3
如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov？它不同于问题how to compute covariance in tensorflow，他们的问题是计
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
回答已采纳
1回答
我试图计算一个特定的复杂张量收缩(复值张量)，它作为其他计算的一部分出现，被称为连续多次，大约100次，甚至以后更多。因此，性能是这里的关键。对于一维张量(阵列) A(N)，三维张量B(N,N,N)和四维张量C(2,N,N,N)，其中括号表示这些张量的形状，这种收缩是由
out[0, i, j, k] = sum_l A[l] *原则上，这当然是两个张量收缩，每个在out和C的第一
浏览 0提问于2022-04-15得票数 5
2回答
我想知道如何获得与朱莉娅中的numpy.einsum类似的功能。using PyCallb = rand(5,4)
c = np.einsum("ijk,ij",
浏览 5提问于2014-03-20得票数 3
回答已采纳
我有两个张量，第4级的a和第1级的b，我想通过“收缩”离开的最后一个轴来生成3级的aprime，用它对b的点积代替它。在numpy中，这和np.tensordot(a, b, 1)一样简单。如何将张量的最后一个轴替换为等于该轴的点积与另一个张量(当然，形状相同)的值？
我在维基百科上看到，这被称为“张量内积”，也就是张量收缩。这似乎是一个常见的操作，我很惊讶在Tensorflow中没有明确的支持。我相信，通
浏览 5提问于2016-10-05得票数 0
如果我正确理解(否)，有两种方法可以将numpy数组传递给tensorflow计算图：
使用tf.convert_to_tensor，将这个numpy数组转换为张量，然后使用这个张量进行任何计算。
浏览 4提问于2019-08-22得票数 3
回答已采纳
为了提高效率，我只想对低于阈值的值计算张量的sqrt。例如，在numpy，我有x = np.random.random(size=(10e6))-> 10 ms ± 17.1timeit np.sqrt(x_m)如果像numpy所期望的那样，计算</e
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
回答已采纳
2回答
以下是想要的代码的NumPy版本： x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
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
浏览 22提问于2020-06-26得票数 2
我正在尝试以两种方式重复torch中的张量。例如，将张量{1,2,3,4}重复两种方式3次以产生结果；{1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4}
有一个内置的torch: generate张量函数，它将生成两个函数中的第一个(如numpy.tile())，但我找不到一个用于后者(如numpy.repeat())。我确信我可以在第一个数组上调用sort来给出第二个数组，但我认
浏览 2提问于2016-02-05得票数 12
2回答
1 - K.epsilon())
loss = -K.sum(loss, -1)
在我的程序中，tensorflow_backend.py", line 2754, in categorical_cAttributeError: 'numpy.ndarray
浏览 0提问于2017-11-29得票数 7
回答已采纳
在tf.einsum中是否可以使用26个以上的小写字母作为索引
tf.einsum还允许使用大写字母，例如np.einsum('zA,AB->zB',M1,M2)，而Numpy则返回错误。这对于收缩张量网络非常有用。
浏览 0提问于2017-10-18得票数 2
我正在进行一个项目，需要将损失张量中的数据传递给绘图库。是否存在将张量与计算图分离的风险？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 2
回答已采纳
对于我的任务，我不需要计算梯度。在我的损失评估中，我只是将nn.L1Loss替换为一个numpy函数(corrcoef)，但是我得到了以下错误：
RuntimeError: Can’t call numpy() on VariableUse var.detach().numpy() instead.(np.corrcoef(predFeats.cpu().numpy().astype(np.float32), targetFeats.cpu().numpy().asty
浏览 0提问于2019-01-13得票数 2
回答已采纳
2回答
我可以使用PyTorch张量代替NumPy数组，同时使用scikit学习吗？我尝试了一些像train_test_split和StandardScalar这样的学习方法，但是当我使用PyTorch张量而不是NumPy数组时，有什么我应该知道的吗？根据上的这个问题：
这是否意味着使用PyTorch张量是完全安全的？
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
回答已采纳
我有一个值张量和一个重排序张量。重新排序张量给出值张量中的每一行的排序。我如何使用这个重新排序张量来实际重新排序值张量中的值。这将以numpy ()为单位给出所需的结果：values = np.array([ [10,20,500]reorder_rowsnp.arange(values.shape[0])[:,N
浏览 18提问于2017-07-18得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
