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我有一个看起来像这样的torch.tensor： tensor([[[A,B,C], [G,H,I]],
[P,Q,R]]] 我想重塑这个张量，使其维数为(18, 1)。我希望新的张量看起来像这样： tensor([A, B, C,
浏览 15提问于2019-09-18得票数 2
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我有两个火炬张量。一个是shape [64, 4, 300]，另一个是shape [64, 300]。如何将这两个张量连接起来以获得形状[64, 5, 300]的合成张量。我知道用于此的tensor.cat函数，但为了使用该函数，我需要重塑第二个张量，以便与张量的维数相匹配。我听说不应该对张量进行整形，因为这可能会弄乱张量中的数据。我如何
浏览 9提问于2020-05-12得票数 1
如果我有一个张量收缩A[a,b] * B[b,c,d] = C[a,c,d]，它具有B[b,c,d] = B[b,d,c]和C[a,c,d] = C[a,d,c]的性质，那么如何建立BLAS来利用这个对称性呢sgemm 似乎是关于矩阵的对称性，而不是秩-3张量.
我可以尝试将张量B平面/重塑成一个更低维的数组，但是看起来平坦/重塑张量也需要时间，至少在Fortran中是这样。
浏览 5提问于2021-03-15得票数 1
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我正在尝试将数值数据的张量与resnet-50模型的输出张量连接起来。该模型的输出是张量形状torch.Size([10,1000])，数值数据是张量形状torch.Size([10, 110528,8])，其中10是批量大小，110528是数据帧意义上的观测值的数量，8我需要将数值张量重塑为torch.Size([10,8])，这样它才能正确连接。 我该如何重塑张量呢？
浏览 31提问于2019-12-27得票数 0
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我用的是Tensorflow。我想把形状是的张量A加到另一个张量B上，它的形状是64,7,7,64。我重塑了张量A，但它应该有与张量B相同的元素。那么，我如何重塑或扩展张量A，或者有没有其他方法将A加到B？具体来说，我想把64个A的值加到所有64个B7*7倍的值中。我对我糟糕的英语感到很抱歉。我不能很好地解释，
浏览 0提问于2018-10-13得票数 2
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对于形状的3D张量(滤镜的数量，高度，宽度)，如何通过重塑来减少滤镜的数量，从而将原始滤镜保持在一起作为整个块？ 假设新的大小具有选择的尺寸，使得整数个原始过滤器可以并排适合于其中一个新过滤器。因此，可以将(4，2，2)的原始大小重塑为(2，2，4)。 对并排重塑的视觉解释，您可以看到标准重塑将改变各个滤镜形状： ? 我尝试过各种pytorch函数，比如gather和select_index，但没有找到一种通用的方式(即适用于不同数量的滤镜和不同大小的滤镜)。
浏览 43提问于2020-12-19得票数 2
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重塑张量是否保留了原张量的特征？
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我有一个形状为(8, 5, 300)的张量T，其中8是批次大小，5是每批文档的数量，300是每个文档的编码。如果我重塑张量如下，我的张量属性是否保持不变？T = T.reshape(5, 300, 8)>> Size[5, 300, 8]
那么，这个新的张量是否表示与原始张量相同的性质呢？我的意思是，这也是一个批次大小为8的张量，每批有5个文档，每个文
浏览 4提问于2020-05-10得票数 3
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我正在尝试在c++中实现一个轻量级(最小化的库依赖)版本的TensorFlow图，并且我正在尝试使用本征张量对象来执行图形操作。现在，我在尝试使用特征Tensor.convolve()方法来复制TensorFlow的Conv2D操作的行为时遇到了困难。为了简单起见，我的初始Conv2D操作没有填充和跨度为1。卷积层的输入是一个51x51x1张量，它与大小为3x3x1x16的滤波器组进行卷积。在tensorflow中，这会生成一个大小为49x49x16的输出张量。为了让<
浏览 2提问于2019-04-05得票数 2
我使用model.predict()输出tensorflow.js的张量A(大小:512*512*3)，然后将其重塑为A.reshape(512*512*3)。但是现在我想把这个张量转换成一个数组，这样我就可以和three.js一起使用它了。如何解决这个问题？
浏览 1提问于2019-03-08得票数 3
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我想在C++中使用动态形状的张量。例如，我想在tensorflow中添加一个新的op，但我不知道开始时输出的形状。如果我使用Caffe，我可以首先将输出blob重塑为我将使用的最大大小，最后重塑为实际大小。如何使用tensorflow的张量做到这一点？
浏览 1提问于2016-12-09得票数 0
在尝试重塑维度为10,200,1到2000,1,1的焊炬张量Yp时遇到问题。该张量是从维度为2000,1的数值数组y中获得的。我正在执行以下操作：我尝试通过执行以下操作将结果减去y的torch张量版本：我希望结果是一个0数组，但事实并非如此。在重塑时调用不同的order (order = 'F‘或
浏览 1提问于2018-05-25得票数 1
我想在TensorFlow中使用这个函数，但是它对3D张量而不是4D张量进行操作:我有一个外部维度batch_size。tf.image.random_flip_left_right(input_image_data)(width, height, channels)(batch_size, width, height, channels)
如何将随机翻转函数映射到批处理大小中的每个图像，并将具有相同
浏览 4提问于2016-09-19得票数 5
我不确定如何将我的张量重塑为(1，25)而不是(1，1，25)。这是我用Python编写的。我认为这是重塑，但不能完全得到它。
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
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存在一个具有[b, nt*nh*nw, dim]形状的张量。nt、nh和nw的值在手上。我怎样才能把这个张量重塑成b，dim，nt，nh，nw的形式呢？例如，如何重新塑造2，3x2x4,512到2,512,3,2,4
浏览 3提问于2022-07-26得票数 0
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我正在寻找一种方法来重塑一个张量在坦索弗洛。我有一个张量，包含行序列。我想重塑张量，使给定序列的所有行都在一个行上，在重塑的张量中。另一种方法是在直接重塑的时候做到这
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
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这个问题可以用zigzag scanning来描述。然而，我想知道是否有TensorFlow建议的通过使用类似tf.tensor_scatter_nd_update的东西来实现的TensorFlow版本。 BxNxN张量，其中B表示批次。
浏览 18提问于2021-04-15得票数 0
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如何将二维张量重塑为一维
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tensor([[0, 5], [2, 2], [7, 9],我想重塑这个张量tensor([[5], [22], [79],我该如何解决这个问题？
浏览 4提问于2022-02-09得票数 1
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我正在尝试使用加法和挤压/归一化将张量从30,50,32,64重塑为30,50,32,1。当我使用Tensorflow重塑时，我得到以下错误。o = tf.reshape(o, shape=[30, 50, 32, 1]) ValueError:无法对具有3072000个元素的张量进行整形，以形成输入形状为30,50,32,64，4且输入张量计算为部分形状的有没有人能建议一下绕过这个问题？
浏览 13提问于2021-04-19得票数 0
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