PyTorch中自定义数据广播tutorial，我们可以看到__getitem__()方法在返回样本之前为转换留出空间： def __getitem__(self, idx): sample = self.transform(sample)
return sample 然而，这里的代码： if torch.is_tensor它们看起来不像可以在单个调用中应用于一批样本。 相关的，如果转换只能应用于</e
浏览 46提问于2021-02-25得票数 6
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我正在尝试将仿射变换应用于TensorFlow 2中包含一批图像(batch_size，通道，高度，宽度)的张量，表示为张量(batch_size，3，3)。可以使用tfa.image.transform (https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/image/transform)将一般变换应用于张量，但这需要将投影变
浏览 29提问于2021-03-31得票数 1
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如何将变换应用于torch张量
、、、、
我有一个火炬张量z，我想将变换矩阵mat应用到z，并使输出与z的大小完全相同。self.z_dim, self.z_dim) 92
/usr/local/lib&
浏览 20提问于2020-09-06得票数 2
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使用PyTorch，torch.combinations将只接受一个一维张量作为输入，但我想将它应用于多维张量中的每个一维张量。，说我不能将它应用于那个形状，但我想单独将它应用于[1, 2, 3]和[2, 3, 4]。我不能一个一个地做，因为我的想法是将这个应用于大数据集。]), tensor([2, 3, 4]))
我也试着解开张量，把它应
浏览 44提问于2022-08-01得票数 0
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使用PyTorch，我有一个尺寸为(b, 2, x, y)的多维张量A，以及尺寸(b, 2, x, y, 3)的另一个相关张量B。我希望在dim=1中得到A中的最小值的索引(这个维数是2)，并将这个索引张量应用到B，这样我就可以得到一个形状(b, x, y, 3)的张量。通过使用A_mins, indices = torch.min(A, dim=1)，我可以得到形状为(b, x, y)的张量indices，其中值是0还是1，这取决于A中dim=1的最小值。我不知道如何将</em
浏览 15提问于2022-02-23得票数 2
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这是我的密码： for (inputs, labels) in dataloaders.items(): output_features.append(x)
output_features = torch.catconv2d(): argument 'input' (position 1) must be Ten
浏览 6提问于2020-02-15得票数 1
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有一个函数可用于导出numpy中两个张量的联合，如下所示：import numpy as npb = torch.tensor([2, 3, 4])c = torch.from_numpy(c) # c = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])
但是，我正在寻找torch<
浏览 2提问于2022-10-07得票数 1
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我有这样的代码：tensor_of_tensors= torch.tensor(list_of_tensors) ValueError:只有一个元素张量可以转换为
如何将火把中的张量转换为张量？
浏览 2提问于2020-04-22得票数 7
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在pytorch1.8.1中，torch.fft被取代，torch.fft.fft2以复杂的方式输出结果张量(32779.2891)张量(67.1836)张量(11.9802)张量(-47.5729)张量(-101.7718)张量(-5.7989)张量(17.5259)张量(41.0830)张量(-5.1960)张量(
浏览 1提问于2021-10-29得票数 0
例如，我有一个以张量作为输入，张量N，4作为输出的网，“4”表示不同类的概率。这是最小的演示。import torchimport torch.optim as optim
浏览 0提问于2018-08-13得票数 2
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我有一个torch tensors的列表 list_tensor = [tensor([[1, 2, 3], tensor([[1, 3, 3], train_x = torch.c
浏览 72提问于2020-07-03得票数 0
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张量a在torch.Size([2, 2, 1, 2])的形状--如何将这个张量扩展到torch.Size([2, 4, 1, 2])的形状，而不使用for循环，这需要时间。例如，我有张量atensor([[[[0.2955, 0.8836]],
[[0.0785, 0.6564]]]]) tor
浏览 13提问于2022-08-10得票数 0
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我有两个张量的火把，这些形状： RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将三维PyTorch张量转换成二维张
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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Pytorch尺寸更改
、、、
有没有什么方法可以把1,512,1,1变成1,512,2,2张量。我知道仅仅通过改变尺寸是不可能的。有没有什么方法可以在PyTorch (torch.stack，torch.cat)中使用concat或stack 我用下面的代码做张量 a = torch.rand([1,512,1,1]) 如何将其更改为维度为1,512,2,2的张量
浏览 42提问于2021-07-26得票数 0
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我试图将张量y插入到张量x最后维数(y_dim)中。最后的张量应该是大小( 100，16，16，1)，其中y的值放置在100 x 0维的每一个。import torch
x = torch.randn(100, 16, 16, y_dim)y = torch.randn(100)
Xy = torch.cat((x, y), dim=3)
浏览 2提问于2021-08-21得票数 0
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使用PyTorch，我计算了张量的短时傅立叶逆变换的短时傅立叶变换。我已经这样做了，如下所示，给定一个张量x。对于x，实部和虚部相等，或者虚部设置为零--两者都会产生相同的问题。torch.stft(torchaudio.functional.istft(x, n_fft), n_fft) 如图所示，在应用stft(istft(x))之后，张量中只剩下一个条纹--所有其他条纹都消失了此外，我已经尝试了广泛的张量x，例如，不同的随机分布，图像和其他条纹。此外，我还尝试了s
浏览 25提问于2019-10-12得票数 4
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是否有方法可以将torch.mode应用于多个维度import numpy as npx = np.random.randint(10, size=(3, 5))让我们假设y有 [2 5 7 9 7]torch.mode应返回大小为3的张量[3,7,6]
不使用循环
浏览 2提问于2020-09-22得票数 0
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我已经知道如何将张量移到GPU (.cuda()).我不想把devPtr复制回主机端，只想用指针做GPU张量。HOSTDATA_SIZE);
torch::Tensor inA = /* make Tensor with devPtr which i
浏览 13提问于2022-05-04得票数 1
我想应用函数torch.topk，但只应用于张量的非零元素(即，在计数过程中不计算零元素)。目前我这样做：但这也考虑了变量张量中的零元素，并返回其中最大的一个。我应该怎么做才能在非零元素中得到topk？
浏览 23提问于2022-10-31得票数 1
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