将张量转换为numpy数组时出现值错误
可能是由于数据类型不匹配或者数据维度不一致导致的。下面是一个完善且全面的答案：
当将张量转换为numpy数组时，出现值错误可能有以下几种原因：
- 数据类型不匹配：张量和numpy数组的数据类型可能不一致，导致转换时出现错误。在转换之前，需要确保数据类型一致，可以使用张量的
.numpy()方法将张量转换为numpy数组，并使用.astype()方法指定数据类型。 - 数据维度不一致：张量和numpy数组的维度可能不一致，导致转换时出现错误。在转换之前，需要确保维度一致，可以使用张量的
.numpy()方法将张量转换为numpy数组，并使用numpy的相关函数（如numpy.reshape()）调整维度。 - 张量包含非法值：张量中可能包含非法值（如NaN或Inf），这些非法值在转换为numpy数组时会导致错误。在转换之前，需要检查张量中是否存在非法值，并进行相应的处理（如替换为合法值或删除）。
- 张量未被正确初始化：张量在转换为numpy数组之前，需要确保已经被正确初始化。如果张量未被正确初始化，转换时可能会出现错误。在转换之前，需要检查张量是否已经被正确初始化，并进行相应的初始化操作。
综上所述，当将张量转换为numpy数组时出现值错误，需要检查数据类型、数据维度、非法值和初始化等方面的问题。根据具体情况进行相应的处理，确保转换过程顺利进行。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云TensorFlow：腾讯云提供的深度学习框架，支持张量和numpy数组之间的转换。详情请参考：腾讯云TensorFlow
- 腾讯云CVM（云服务器）：腾讯云提供的云服务器产品，可用于进行云计算任务和开发工作。详情请参考：腾讯云CVM
- 腾讯云COS（对象存储）：腾讯云提供的对象存储服务，可用于存储和管理数据。详情请参考：腾讯云COS
请注意，以上仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。
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我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
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我先附加代码，这会给你一个更好的想法。
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prediction = (prediction.cpu().numpy().item()) #converts that tensor into a numpy array
result.append(int_to_word[prediction])`
我用火把来造字。线prediction = prediction.data.max(1)[1]给出了具有最大概率的类标签，这是一个张量值。
predicti
浏览 4提问于2017-06-29得票数 0
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我要把我的损失加到一个名为final_losses的列表中
for i in range(epochs):
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这是一个简单的ANN模块，有两个完全连接的层，我在它们中使用Relu函数。我正试图打印一张
浏览 3提问于2022-10-11得票数 0
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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
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我在"sims“变量中有一个相似的分数，我想在一个矩阵中绘制相似的分数，最好是在配色方案中。有关"sims“变量的更多信息如下：
import tensorflow.compat.v2 as tf
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浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
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这是我的jupyter代码：
boxes1 = tf.random.normal([19, 19, 5, 4], mean=1, stddev=4, seed = 1)
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box_class_sc
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
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我有两个包含图像和标签的形状数组(600 )。当我试图以任何形式将它们传递给Keras/Tensorflow时，我会得到以下错误：
ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持对象类型numpy.ndarray)。
据我所知，图像存储在数组中。当观察内部数组(单个图像)时，它们具有以下属性：
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tf.keras.la
浏览 4提问于2021-05-19得票数 2
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我试图将图像转换成4维的numpy张量，我想将它保存到一个文件中，更好地说是一个csv文件。我已经在我想要的维度中有了图像数组，但是现在问题是保存到一个文件中。拜托，我该怎么做呢？
浏览 9提问于2020-11-07得票数 1
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TypeError:无法将cuda:0设备类型张量转换为numpy。首先使用Tensor.cpu()将张量复制到主机内存。
learned_pred = euclidean_distances(answer.cpu().data.numpy()，predicates_emb).argmin(axis=1)
类型错误是在上面的代码行中引发的，我使用了.cpu()，所以我不明白为什么..
我该如何解决这个问题？
浏览 5提问于2020-05-23得票数 0
tensorflow 1.6
当我注意到以下代码起作用时，我感到非常惊讶：
a = tf.constant(5)
b = a + np.array(25)
b.eval() # 30
我以为这会导致一个错误。tensorflow如何处理这个案子？numpy数组是否以常量张量的形式添加到图形中，以便所有东西仍然可以在GPU上运行？或者会有一些中断来计算CPU上的东西吗？
换句话说，与手工定义适当的tf.constant张量相比，用这种方式编写它有什么缺点吗？
浏览 0提问于2018-03-12得票数 4
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假设张量A定义为：
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
我试图通过使用另一个张量作为索引，从这个矩阵中提取一个平面数组。例如，如果第二个张量定义为：
0
1
2
3
我希望索引的结果是带有内容的一维张量：
1
6
11
16
它的行为看起来不像NumPy；我尝试过A[:, B]，但它只是抛出一个错误，因为它不能分配大量的内存，我不知道为什么！
浏览 39提问于2020-02-26得票数 1
1回答
我有一个张量列表
[some_function(x) for x in something]
这个列表就会变成这样
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'I have gone and you will go'>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'we will go'>]
但我想要一个像这样的东西
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'I have
浏览 0提问于2021-04-12得票数 1
2回答
谁能告诉我如何在python中做张量积。我的意思是，例如，我有5 (6,1) (类: numpy.ndarray)数组，我需要这5 (6,1)数组的张量积，所以我的输出将是(6,6,6,6,6)张量。
浏览 26提问于2020-09-21得票数 1
1回答
我有一堆形状和尺寸不同的numpy数组，我需要把它转换成一个tensorflow张量，作为神经网络的输入。
我试着用这个网络来解决强化学习问题，每一步都需要一个张量。我有六个numpy数组，下面是它们的形状：(26，) (7，) (2，) (7，) (2，) (9,7)。我把它们都放在一个形状数组(6 )中，但是当我尝试用它们创建一个tf.constant时，我会遇到一些问题。
#here are the numpy arrays
in1_ = np.zeros((26,), dtype='int')
in2_ = np.zeros((7,), dtype='int&
浏览 0提问于2019-06-01得票数 2
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如何将焊枪张量列表分离到数组中
、、、、
有一个PyTorch张量列表，我想将其转换为数组，但它是错误引发的：
'list‘对象没有属性'cpu’
如何将其转换为数组？
import torch
result = []
for i in range(3):
x = torch.randn((3, 4, 5))
result.append(x)
a = result.cpu().detach().numpy()
浏览 1提问于2020-11-10得票数 1
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这是我的第一个GRU模型，所以请原谅我的愚蠢。我试图通过训练一个简单的GRU网络学习可变长度序列。序列是张量的numpy数组。numpy数组的长度随样本的不同而不同。模型生成器和fit代码如下：
def declare_model(emb_size, gru_size, num_classes):
inputs = keras.Input(shape=(None, emb_size))
gru_out = keras.layers.Bidirectional(keras.layers.GRU(gru_size, return_sequences=False))(inputs)
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
在运行LSTM模型期间，当我的代码调用以下函数时，我会得到这个错误：
model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
错误是：
“一个不受支持的NumPy调用”.format(self.name) NotImplementedError:无法将符号张量(lstm/strided_ numpy :0)转换为numpy数组。此错误可能表示您试图将张量传递给不受支持的NumPy调用“
我正在使用- tensorflow 2.4.0 Numpy 1.20.0 pandas=1.3.4 python 3.7.3
平台: Pi 4+32位
浏览 2提问于2021-10-31得票数 0
我有两个numpy数组，我将其转换为使用TensorDataset对象的张量。
import torch.utils.data as data_utils
X = np.zeros((100,30))
Y = np.zeros((100,30))
train = data_utils.TensorDataset(torch.from_numpy(X).double(), torch.from_numpy(Y))
train_loader = data_utils.DataLoader(train, batch_size=50, shuffle=True)
当我这么做时：
for batch
浏览 0提问于2017-06-23得票数 16
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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
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1回答
我很难将一个简单的Keras张量转换成一个Numpy数组。这是我想要执行的代码：
input = tf.keras.Input(shape=(100, 1), name='input')
inputs = np.array(input)
错误：Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.
浏览 3提问于2021-09-05得票数 0
我正在编写自己的度量回调函数，其中我使用sklearn来计算度量，为此，我需要将y_true和y_pred张量作为numpy数组。我的功能是这样的：
def precision_macro(y_true, y_pred):
# get the y_true and y_pred tensors as 1-D numpy array
y_true_array = np.array(true)
y_pred_array = np.array(pred)
....................
....................
CAL
浏览 2提问于2021-09-05得票数 1
1回答
我想知道从NumPy数组到张量的转换是如何在PyTorch和Tensorflow中发生的。它是创建整个数组的副本，还是有一些就地机制？
其次，如何清除先前由NumPy数组使用的内存，该数组后来被转换为张量。
浏览 3提问于2021-10-12得票数 0
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3回答
我已经根据我的数据训练了ResNet50模型。我希望在进行预测时获得自定义层的输出。我尝试使用下面的代码获取自定义层的输出，它以张量格式给出数据，但我需要NumPy array格式的数据。我试图将张量转换为NumPy数组，但是得到了错误，我遵循了这个，但这没有帮助
任何人能分享一些想法吗，任何建议都会很有帮助。
from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import numpy as np
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = Tru
浏览 7提问于2020-09-22得票数 1
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1回答
根据文档：
fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, ...)
fit函数的参数是numpy数组：
参数
x:训练数据的Numpy数组(如果模型有一个输入)，或者Numpy数组的列表(如果模型有多个输入)。如果模型中的输入层是命名的，您还可以传递一个字典，将输入名映射到Numpy数组。如果从框架本机张量(例如TensorFlow数据张量)提供数据，X可以是空(默认)。
y:目标(标签)数据的Numpy数组(如果模型只有一个输出)，或者Numpy数组的列表(如果模型有多个输出)。如果模型中的输出层是命名的，您还可以传递一个字典，将输出名称映射
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
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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.placeholder并在feed_dict中传递这个numpy数组
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。
这两种方法有什么不同吗？
浏览 4提问于2019-08-22得票数 3
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我试图用自己的一组图像实现一个简单的logistic回归模型，但是当我试图训练这个模型时，我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 26, in <module>
model.entrenar_modelo(sess, training_images, training_labels)
File "/home/jr/Desktop/Dropbox/Machine_Learning/TF/Míos/Hip/model_log_reg.py", line 24, i
浏览 3提问于2015-12-08得票数 18
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我尝试向keras模型张量提供numpy数组的值。但是张量是4D的，阵列是3D的。如何将这个3Dnumpy数组(128,128，3)转换为4D (?，128,128，3)张量？
浏览 13提问于2020-07-26得票数 0
我的numpy数组有问题，它的大小(29000,200,1024)(7Go)。它是我的数据集图像的特征。
加载之后，我的函数将接收索引，作为张量构建当前批处理。不幸的是，使用：
tf.gather(array, indices)
冰冻。虽然打印(例如，数组)可以立即工作。我试图用convert_to_tensor转换我的numpy数组，这样我就可以直接使用array_tensor(indice)了，但是convert_to_tensor再次导致内存限制错误。
附近有工作吗？
非常感谢
浏览 1提问于2017-10-10得票数 0
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当我进行训练时，我试图给一个包含正确标签的张量器喂食。
整个训练数据集的正确标签包含在一个张量中，该张量已从numpy数组中转换出来：
numpy_label = np.zeros((614,5),dtype=np.float32)
for i in range(614):
numpy_label[i,label_numbers[i]-1] = 1
# Convert to tensor
y_label_all = tf.convert_to_tensor(numpy_label,dtype=tf.float32)
对于每一批的正确标签，我有一个占位符：
images_per_b
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
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我目前正在尝试将一个值列表转换为一个PyTorch张量，但遇到了一些困难。 导致错误的确切代码是： input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data) 在这里，data是一个包含两个元素的列表:第一个元素是另一个NumPy数组列表，第二个元素是一个元组列表。这两个列表的大小不同，我认为这会导致以下错误： *** ValueError: expected sequence of length x at dim 2 (got y) 通常，y比x大。我曾尝试使用IPython终端查看问题所在，但似乎无法将这种格式的数据直接转换为PyTorch张量。不过，获取da
浏览 41提问于2020-01-07得票数 1
2回答
用数组索引火炬张量
、、、、
我有以下火炬张量：
tensor([[-0.2, 0.3],
[-0.5, 0.1],
[-0.4, 0.2]])
和下面的numpy数组：(如果有必要，我可以将它转换为其他的东西)
[1 0 1]
我想得到以下张量：
tensor([0.3, -0.5, 0.2])
也就是说，我希望numpy数组对张量的每个子元素进行索引。最好不用循环。
提前感谢
浏览 7提问于2020-04-19得票数 4
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我遵循，但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码：
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2，2，2，2，2，dtype=torch.float64)
然而，
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
浏览 1提问于2019-03-07得票数 4
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我正在尝试将形状为(253,223)的图像的张量转换为相同大小的numpy数组，以便我可以绘制图像。我看过文档，他们建议我使用eval函数，如下所示 sess = tf.Session()
with sess.as_default():
print(type(tf.constant([img1]).eval())) 但它会抛出错误“当期望单个张量时抛出张量列表”。 这里类型(Img1)是<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>，形状是(253,223)。使用keras tf.keras.backend.
浏览 24提问于2019-05-28得票数 0
我有一个占位符变量，它需要一批输入图像：
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None] + image_shape, name='input_images')
现在我有两个输入数据来源：
1)张量和
2)一些numpy数据。
对于numpy输入数据，我知道如何将数据提供给占位符变量：
sess = tf.Session()
mLoss, = sess.run([loss], feed_dict = {input_placeholder: myNumpyData})
如何将张量提供给占位符变量？
mLoss, = se
浏览 0提问于2017-03-03得票数 24
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
2回答
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
1回答
我正在用Keras创建一个RNN语言模型，为了训练这个模型(有监督学习)，我必须创建一个形状为(num_of_training_sequences, size_of_vocabulary)的numpy数组y (每个序列的每个观察的标签)，其中包含一个热向量。
当我有太多训练序列时，这个数组太大，无法放入内存。然而，这并不是必须的！由于可能的单热向量的数量仅为size_of_vocabulary，因此y可能只是一个num_of_training_sequences大小的数组，其中包含对预先分配的单热向量的引用(也称为指针)。这样，如果两个序列以相同的单词结束，并且应该具有相同的热向量，那么它们将
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
2回答
我在Python中使用numpy数组作为秩>2的张量，并试图将这样的张量重塑为矩阵，即秩2数组。标准的ndarray.reshape()函数对此并不起作用，因为我需要以一种特定的方式对张量的索引进行分组。我的意思是:假设我从一个秩为3的张量T_ijk开始。例如，我正在尝试找到一个将输出秩2张量T_(j)(ik)的函数，即，对于此示例，期望的输入/输出将为
[Input:] T=np.array([[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
浏览 0提问于2020-08-06得票数 0
我使用TensorFlow2.0，并且有一个我想用Numpy处理的张量X。
如果我打印张量，我会得到以下结果：
print(X) =
Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)
我尝试使用X.numpy()和X.as_numpy()将张量转换为numpy数组，这会抛出以下错误：
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
AttributeError: 'Tensor' object has no at
浏览 2提问于2020-02-01得票数 1
3回答
X = np.array([
[-2,4,-1],
[4,1,-1],
[1, 6, -1],
[2, 4, -1],
[6, 2, -1],
])
for epoch in range(1,epochs):
for i, x in enumerate(X):
X = torch.tensor([
[-2,4,-1],
[4,1,-1],
[1, 6, -1],
[2, 4, -1],
[6, 2, -1],
])
当循环是一个numpy数组时，它是很好的。但是我想使用pytorch张量
浏览 1提问于2020-07-08得票数 2
回答已采纳
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
1回答
我在a中存储了一个张量，如下所示：
<tf.Tensor: shape=(5, 1), dtype=float32, numpy=
array([[0.1 ],
[0.2 ],
[0.4 ],
[0.15],
[0.15]], dtype=float32)>
当我应用softmax函数时，
a_tf = tf.nn.softmax(a)
我得到一个张量，如下所示
<tf.Tensor: shape=(5, 1), dtype=float32, numpy=
array([[1.],
[1.],
浏览 3提问于2020-05-25得票数 1
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1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
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我有一个形状为(30, 116, 10)的张量，我想交换前两个维度，所以我有一个形状为(116, 30, 10)的张量
我将numpy看作是这样一个函数实现(np.swapaxes)，我在tensorflow中搜索了类似的东西，但什么也没有找到。
你有什么想法吗？
浏览 3提问于2016-07-06得票数 40
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Pytorch 0.4.0引入了张量和变量类的合并。
在这个版本之前，当我想要从numpy数组创建一个具有自动分级功能的Variable时，我会执行以下操作(其中x是一个numpy数组)：
x = Variable(torch.from_numpy(x).float(), requires_grad=True)
在PyTorch版本0.4.0中，展示了如何在启用自动评分的情况下创建张量，示例显示您可以执行以下操作
x = torch.ones(3, 4, requires_grad=True)
并将requires_grad设置为现有张量
existing_tensor.requires_g
浏览 0提问于2018-04-29得票数 16
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我有如下所示的火炬张量清单：
data = [[tensor([0, 0, 0]), tensor([1, 2, 3])],
[tensor([0, 0, 0]), tensor([4, 5, 6])]]
现在这只是一个样本数据，实际的数据相当大，但结构是相似的。
问题：--我想提取tensor([1, 2, 3])，tensor([4, 5, 6])，即从data提取索引1张量到numpy数组或扁平形式的列表。
预期输出：
out = array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
或
out = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
我尝试过几种方法，一种包括map函
浏览 4提问于2021-05-26得票数 1
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我正在尝试Tensorflow 2.0 alpha预览并测试急切的执行。我怀疑的是，如果在中间有一个可变大小的numpy数组，比如
input.shape
(10,)
input[0].shape
(109, 16)
input[1].shape
(266, 16)
等等，对于数组的其余部分，如何急切地将它们转换为张量。
当我尝试
tf.convert_to_tensor(input)
或
tf.Variable(input)
我得到了
ValueError:未能将numpy ndarray转换为张量(无法以字节形式获取元素。)
转换每个子数组可以工作，但是由于子数组大小不一样，所
浏览 0提问于2019-03-21得票数 5
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1回答
当我调用torch.from_numpy时，我对torch做了什么很感兴趣。顾名思义，PyTorch似乎创建了一个张量实例，并分配内存用于将内容从numpy ndarray复制到自身。但是PyTorch是如何工作的呢? PyTorch在后台还做了什么呢？张量的实现似乎是在中实现的。但是我不知道我应该找哪个部分。
我有这个问题是因为我发现从numpy构造张量真的很快。它甚至比直接创建张量更快
a = np.random.randn(100,100)
%timeit torch.from_numpy(a)
759 ns ± 7.53 ns per loop (mean ± std. dev. of
浏览 0提问于2021-05-10得票数 3
4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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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：
numpy数组或枕叶稀疏矩阵。其他类型的可转换为数字数组，如熊猫DataFrame也是可以接受的。
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
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