无法使用scipy.integrate.solve_BVP将操作数与形状(12,999) (12,1000)错误一起广播
问题描述： 无法使用scipy.integrate.solve_BVP将操作数与形状(12,999) (12,1000)错误一起广播。
回答： scipy.integrate.solve_BVP是SciPy库中的一个函数，用于求解边界值问题（Boundary Value Problems，BVP）。该错误提示表明在使用solve_BVP函数时，操作数的形状不匹配，无法进行广播（broadcasting）。
广播是一种在NumPy和SciPy中常见的操作，用于在不同形状的数组之间进行运算。在这种情况下，操作数的形状应该是(12,999)和(12,1000)，但它们的形状不匹配，因此无法进行广播。
要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：
- 检查输入数据的形状：确保输入的操作数具有正确的形状。根据错误提示，操作数应该是一个形状为(12,999)和(12,1000)的数组。
- 调整操作数的形状：如果输入的操作数形状不匹配，可以尝试调整它们的形状，使其能够进行广播。可以使用NumPy库中的reshape函数或其他相关函数来改变数组的形状。
- 检查函数参数：确保正确传递了solve_BVP函数所需的参数。solve_BVP函数通常需要传递一个函数作为参数，该函数定义了边界值问题的方程。
- 查阅文档和示例：如果以上步骤都无法解决问题，可以查阅SciPy库的文档和示例，了解solve_BVP函数的使用方法和限制条件。可以参考SciPy官方文档或其他可靠的资源，以获得更多关于该函数的信息。
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1回答
嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
1回答
让我们假设一个有一个二维向量数组：
v = np.array([ [1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]])
v.shape = (4, 2)
和一组标量：
s = np.array( [2, 2, 2, 2] )
s.shape = (4,)
我希望结果是：
f(v, s) = np.array([ [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2]])
现在，执行v*s是一个错误。那么，实现f最有效的方法是什么？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 5
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numpy阵列的光谱质心
、、、、
我有一个.wav文件(在本例中称为"piano2.wav")。
我想找到巨蟒的光谱质心。
使用这里的另一篇文章中的代码，我有一个函数：
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
magnitudes = np.abs(np.fft.rfft(x))
length = len(x)
freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length/
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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今天，我注意到代码中有一些奇怪的地方，并发现在某些情况下，它一直运行到执行以下内容：
my_list = [0] + np.array([])
其结果是my_list如下：
array([], dtype=float64)
一开始，我很困惑，因为我了解到解释器首先将列表转换为numpy数组，然后尝试广播操作：
>>> np.array([0]) + np.array([])
array([], dtype=float64)
我对这种行为有一些疑问：
为什么是广播？
如果python抛出一个错误，至少对于列表被转换并消失的特殊情况，难道不是更好吗？
谢谢您的澄清
浏览 2提问于2019-11-14得票数 6
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我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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5回答
我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
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2回答
我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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考虑到以下代码：
def to_l(pos_probs, threshold):
return (pos_probs >= threshold).astype('int')
thresh = np.arange(0, 0.2, 0.1)
print(thresh)
这样做是可行的：
print([to_l([0.2,0.3], w) for w in thresh])
结果：
[0. 0.1]
[array([1, 1]), array([1, 1])]
但这并不是：
[to_l([0.2,0.3], w) for w in [0.,0.1]]
但这并不是：
浏览 5提问于2020-09-25得票数 0
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1回答
在不使用循环的情况下，下面代码的等效numpy实现是什么？
dt = np.dtype(np.float32)
a=[[12,3],
[2,4],
[2,4],]
b=[[12,3,2,3],
[2,4,4,5]]
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)
ainvb=np.zeros((3,2,4))
for i in range(4):
ainvb[:,:,i]=a/b[:,i].T
我需要做的是将"a“的列除以"b”的每一行。
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
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从这个开始，我需要一个对输入信号执行的函数。
这是我的问题：
无法扩展到多个通道
无法缩放到多批
scale不在单个信号级别上
重要条件：
接受任意维的numpy数组，只要最后一个轴是time
在numpy.random.normal中，scale或标准差( SD )不是全局的，而是依赖于每个信号的SD。除非我对AWGN的预期实现是错误的，否则SD应该设置为整个数据集的SD，还是硬编码的？
我到目前为止所做的事：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def add_noise(data):
浏览 2提问于2021-01-09得票数 3
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我对np.select有一些问题： s=np.array([False,True],dtype=bool)
v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3])])
np.select(s,v) 返回 array([3, 3]) 这对我来说不是很清楚。此外，如果我将v替换为 v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3,4,5])]) 我得到一个错误。这显然是由于v的可变类型，因为当v是整数数组或具有相似长度的数组(矩阵)时，它工作得很好。那么，为什么它在我的情况下不起作用呢？我正在寻找一个很好的方法来解决这个问题(没有for循
浏览 19提问于2019-02-28得票数 0
2回答
问题相当简单。给定256×256灰度图像，我想返回基于阈值的颜色图像。
所以我在想：
img=whatever # 2D array of floats representing grayscale image
threshold=0.5
color1=[1.0,0.0,0.0]
color2=[0.0,0.0,1.0]
newImg=np.where(img>threshold,color1,color2)
然而，我得到了臭名昭著的答案："ValueError:操作数不能与形状(500,500) (3) (3，)一起广播。“
哈?我真的希望能给出一个阵列形状(500,500,3
浏览 1提问于2018-07-12得票数 4
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2回答
我定义了一个二维数组如下：
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中，我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是，运行该程序会出现以下错误
predict_result:，ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误？
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
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我试着训练模特
EPOCHS = 5
history = model.fit(train_data, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=EPOCHS, validation_data=val_data, validation_steps=len(val_generator))
但我知道这个错误：
值错误:无法广播输入数组从形状(150,150,3)到形状(150,150,3,3)。
有谁可以帮我？
浏览 4提问于2020-08-02得票数 0
1回答
我被要求在python3中计算一个数字的立方根，并使用以下代码：
import numpy as np # numerical routines
def myfunct(x):
return np.power(x,3./2.)
xStar = 4
print('Exact value at',xStar,' is in myfunc ',myfunct(xStar))
这很好，不过我偶然发现了下列作品
import numpy as np # numerical routines
def myfunct(x):
浏览 5提问于2022-11-09得票数 -1
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1回答
我希望你做得很好。
我需要帮助来执行一个复杂的"NaN替换“在我的数据。
根据其他列过滤的其他列值的模式，在熊猫列中替换NaN值的最佳方法是什么？
让我来说明我的问题：
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'Region': [1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1], 'Country': ['a','a', 'a', 'a', 'a','a', &
浏览 3提问于2020-11-22得票数 2
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1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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1回答
我有两个索引数组。
elim=range(130,240)
tlim=range(0,610)
要索引的数组I最初的形状为(299, 3800)。
当我试图索引它时，如下所示
I[elim,tlim]
我收到了以下错误消息。
形状不匹配:索引数组不能与形状(110，) (610 )一起广播
我没想到会有这样的错误。有人能解释一下这里发生了什么吗？
谢谢!
浏览 1提问于2020-09-10得票数 4
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1回答
我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
我对蟒蛇很陌生，所以请友好一点。
我正在尝试将两个Numpy数组与np.logical_or函数进行比较。当我运行下面的代码时，
Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)行语句
ValueError:操作数不能与形状一起广播(2501,2501)
data = 1st Array
data2 = 2nd Array
Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)
Percentile = np
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
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我正在尝试手工编写多重线性回归代码，为此，我编写了以下逻辑：
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
浏览 0提问于2021-01-08得票数 3
3回答
我想要绘制两个变量的实函数的曲面，其中包含矩阵，但否则函数是实的。当我试图运行代码时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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1回答
数组具有以下维度：dists：(500,5000) train：(5000，) test:(500,500，)
为什么前两个语句会抛出一个错误，而第三个语句工作得很好？
dists += train + test
错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误：ValueError: operands could not be broadcast t
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
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下面有一个具有不同维度的NumPy数组：
my_array = [np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]),
np.array([[10],
[11],
[12]])]
我想把它乘以2，这样我就可以得到下面的数组：
want_array = [np.array([[2, 4, 6],
[8, 10, 1
浏览 5提问于2022-10-02得票数 1
1回答
我正在尝试执行函数的积分，以便找到平均位置。然而，当我使用quad执行积分时，我得到了尺寸不匹配的问题。当我单独运行该函数时，它可以正常工作。然而，当该函数被四重积分方案使用时，它给出了维数不匹配的误差。我将在下面发布完整的功能代码和错误消息，我希望有人能告诉我哪里出了问题，以及如何修复它。 如果有什么不清楚的地方，请让我知道，这样我就可以添加更多的信息。 import numpy as np
import time
from scipy.sparse.linalg import eigsh
from scipy.sparse.linalg import spsolve
from scipy
浏览 55提问于2020-11-07得票数 1
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1回答
j=np.arange(20,dtype=np.int)
site=np.ones((20,200),dtype=np.int)
sumkma=np.ones((100,20))
[sumkma[site[x],x] for x in range(20)]
这是可行的，但我不想使用for循环。当我尝试
sumkma[site[j],j]
我知道这个错误：
IndexError:形状不匹配:索引数组不能与形状一起广播(20,200) (20,000)
如何修正错误？
浏览 4提问于2017-09-08得票数 13
这里的Python新手来自MATLAB背景。
我有一个1列数组，我想将该列移动到3列数组的第一列中。在MATLAB的背景下，我会这样做：
import numpy as np
A = np.zeros([150,3]) #three column array
B = np.ones([150,1]) #one column array which needs to replace the first column of A
#MATLAB-style solution:
A[:,0] = B
但是，这不起作用，因为A的“形状”是(150,3)，而B的“形状”是(150,1)。很明显，命
浏览 2提问于2017-11-14得票数 2
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我正在挖出一段代码，有一行我一点也不懂：
W[:, :, None] * h[None, :, :] * diff[:, None, :]
其中W、h和diff为784×20、20x100和784×100矩阵。乘法结果是784x20x100数组，但我不知道这个计算实际上做了什么，结果的意义是什么。
值得注意的是，这条线来自机器学习相关代码，W对应于神经网络层的权值数组，h是层激活，diff是网络目标和假设的区别(从到自动编码器转换)。
浏览 3提问于2015-04-04得票数 3
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我试图用numpy数组重新构造一个形状数组(1,400)到(20，20)，并且很难找到正确的语法。
请考虑以下几点：
import numpy as np
d_array = np.ones((1 + 10 * (20 + 1), 1 + 10 * (20 + 1)))
# tA and tB have shape (20,)
tA = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
tB = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
浏览 5提问于2019-10-30得票数 0
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我试图用numpy做两个向量的减法，同时将输出作为Pandas
虽然它能很好地处理外部函数，但它返回向量的乘积(见图)，但我无法使它与NaN ()一起工作，因为它以的形式返回所有值
浏览 3提问于2022-10-17得票数 -1
在PyTorch中有两个张量，z是形状(n_samples, n_features, n_views)的三维张量，其中n_samples是数据集中的样本数，n_features是每个样本的特征数，n_views是描述相同(n_samples, n_features)特征矩阵的不同视图数，但与其他值相同。
我有另一个二维张量b，形状为(n_samples, n_views)，它的目的是在不同的视图中重新描述样本的所有特征。换句话说，它封装了同一个示例每个视图的特性的重要性。例如：
import torch
z = torch.Tensor(([[2,3], [1,1], [4,5]],
浏览 0提问于2021-06-07得票数 2
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2回答
这是一个Python程序，它使用高级索引以三种略有不同的方式对3D数组进行切片，以获得相同的结果。A和b显示在相同的预期结果中。然而，c显示错误消息"IndexError:形状不匹配:索引数组无法与形状(3，) (2，) (1，)一起广播“。a、b和c之间的唯一区别是选择第二索引范围的方式略有不同。为什么会出错：
import numpy as np
y = np.arange(0,18)
y1 = y.reshape((3,2,3))
print("y1 is \n{}\n".format(y1))
#a is ok
a = y1[[0,1,2],:,[Fals
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
我有名为"k1“的张量，它的形状是3,1,1,9，还有p1张量，形状是3,7,9,9，我想知道下面这条线是做什么的？
p1 = p1 .masked_fill(k1== 0, float("-1e30"))
浏览 0提问于2021-11-13得票数 0
你有一个形状数组(a，b，c)，你想用一个形状数组(b)乘以第二维。
for循环可以工作，但是有没有更好的方法呢？
例如。
A = np.array(shape=(a,b,c))
B = np.array(shape=(b))
for i in B.shape[0]:
A[:,i,:]=A[:,i,:]*B[i]
浏览 0提问于2011-08-18得票数 4
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我目前正在尝试填充一个矩阵K，其中矩阵中的每个元素都是一个应用于数组x的两个元素的函数。目前，我使用了最明显的方法，即使用双for循环一次遍历一行和一列： K = np.zeros((x.shape[0],x.shape[0]), dtype=np.float32)
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[0]):
K[i,j] = f(x[i],x[j]) 虽然这工作得很好，但得到的矩阵是10000乘以10000的矩阵，并且需要很长的时间来计算。我想知道是否有一种更有效的方法内置到NumPy中？ 编辑:这
浏览 27提问于2021-09-23得票数 1
我输入了一个有三个波段的图像。我把每个乐队都放进了一个矮小的阵列。
现在我尝试修改带1的值，条件是带3。
然而，我的图像有许多零值，必须计算除零以外，以加快操作速度。
我认为在排除0值后找到值会更快。
下面是我以前做过的代码。
cols = 0
rows = 0
[cols,rows] = test.shape
i= 0
i2 = 0
while i < cols:
k = 0
k2 =0
while k <rows:
if 0.15>test[i,k]>0.05089 and 30> test3[i,k]>29
浏览 0提问于2018-05-06得票数 1
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2回答
我的广播错误如下：
ValueError:操作数不能与形状一起广播(84,36) (84,36,210,45)
有办法绕过这件事吗？我尝试使用np.transpose()来改变索引，以便遵守广播规则，但不知怎么的，我得到的答案已经不正确了。np.transpose()在这里真正做了什么？
浏览 3提问于2020-12-05得票数 0
假设我有一个像这样的“种子”数组：
>>> import numpy as np
>>> seed = np.array([[2*i, 2*i + 1] for i in range(4)])
>>> seed.shape
(4, 2)
我希望沿着两个额外的轴“挤压”这个数组，使其以一个新的数组结束，让我们称它为extrusion，其形状为(5，4，3，2)，这样，对于每一对有效的索引(i，k)，子数组(a.k.a )。在extrusion[i, :, k, :]的“平板”)将是原始种子阵列的副本。
，做这种事情的最佳实践是什么？
在下面
浏览 5提问于2012-01-06得票数 2
2回答
考虑以下MWE：
import numpy as np
n=2
N = 6
a = np.random.randint(0,10,size=(N,1))
b = np.random.randint(0,10,size=(N,n))
c = np.random.randint(0,10,size=(n,N,5))
例如，c是(随机召回)：
array([[[7 5 1 7 0]
[2 8 2 1 4]
[0 4 1 7 3]
[1 6 6 9 6]
[9 6 0 0 2]
[9 6 0 6 7]]
[[0 3 9 0 3]
[4 7 5 3 8]
[8 0 6 7
浏览 5提问于2021-05-20得票数 1
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我使用plot_diagnostics绘制ARIMA模型。
我的代码是
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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我刚刚发现，尽管python显示的数组为(5000,1)和(5000,3072)，在技术上应该可以执行广播以提供一个(5000,3072)，但如果我们不将它们显式地改造成这些形状，有时就不起作用了？
我有一套数据，我只是简单地提取和运行，最初我只是接受它的任何形状，但它总是给我错误的广播。我只想知道我所描述的这个错误是否是真的，或者我是否应该做一些功能或事情，但是我没有在广播中造成错误？
我也测试了随机矩阵np.random.rand(5000,3072)和np.random.rand(5000,1)减去这两个矩阵的工作，所以广播在这种情况下工作。
浏览 1提问于2016-06-03得票数 0
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我正在尝试将二进制掩码应用于具有numpy的RGB图像
我找到了这个，但我还没有写评论的权限。不管怎样，我遇到了一个问题，任何帮助都很感激。
def masktoRGB(self,image,image_mask):
# create mask with same dimensions as image
mask = np.zeros_like(image)
# copy your image_mask to all dimensions (i.e. colors) of your image
for i in range(3)
浏览 2提问于2019-10-18得票数 2
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1回答
我想将一个系列除以它的一个列(a DataFrame )，它们都共享索引，所以我希望结果具有原始DataFrame的形状。
下面的代码显示了我所做的事情：
import numpy as np
import pandas as pd
cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
ix = range(10)
df = pd.DataFrame(index=ix, columns=cols, data=np.random.randint(0, 100, size=(10, 4)))
print(df / df['
浏览 0提问于2017-01-18得票数 16
1回答
请有人解释一下这三种索引操作之间的区别：
y = np.arange(35).reshape(5,7)
# Operation 1
y[np.array([0,2,4]),1:3]
# Operation 2
y[np.array([0,2,4]), np.array([[1,2]])]
# Operation 3
y[np.array([0,2,4]), np.array([[1],[2]])]
我不明白的是：
为什么操作2不能工作，而操作1工作正常？
为什么操作3在工作，但返回了我所期望的结果(即操作1的结果)？
根据numpy的说法：
如果索引数组没有相同的形状，则会
浏览 3提问于2017-01-15得票数 3
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我有一个矩阵m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和一个向量v=[1,2,0]，它包含我想为矩阵的每一列返回的行的索引。
我期望的结果应该是r=[4,8,3]，但是我无法找到如何使用numpy获得这个结果。
通过将向量应用到索引中，对于每一列，我得到了以下内容：m[v,[0,1,2]] = [4, 8, 3]，这大致是我的追求。
为了防止对列进行硬编码，我使用了np.arange(m.shape[1])，最后的公式类似于r=m[v,np.arange(m.shape[1])]
对我来说，这听起来很奇怪，对于一些应该很普通的事情来说也有点复杂。
有什么干净的方法可以得到这样的
浏览 3提问于2020-12-08得票数 0
这就是我的问题：
给定：
阵列A的形状为: 12000,3而阵列B的形状为: 150，
A的第一列包含时间值，B也包含时间值，以不同的速率采样，因此它们不完全匹配。
问题:创建一个形状为150,3的数组C，其中包含数组A的行，其中第一列位于数组B中的一个时间点附近的时间窗口内。时间窗口由时间“之前”和“之后”定义。
解决方案：
它使用列表理解来处理一维列表，例如:c=e for e in A if e> (B - after)和e< (B +after)
但是尝试使用数组并不管用。
我从简单的整数数组开始尝试使用逻辑索引，但这已经失败了。我要么得到所有的错误信息，要么得到一条错误信
浏览 0提问于2016-03-22得票数 1
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a
Out[57]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
b
Out[58]:
array([[5, 6],
[7, 8]])
In[63]: a[:,-1] + b
Out[63]:
array([[ 7, 10],
[ 9, 12]])
这是逐行加法。如何按列方式添加它们以获取
In [65]: result
Out[65]:
array([[ 7, 8],
[11, 12]])
我不想转置整个数组，添加后再转置回来。还有别的办法吗？
浏览 4提问于2015-07-23得票数 9
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我正在尝试将蒙版应用于图像。我有我的图像形状360,480，3和形状360,480，1的蒙版。我如何在Pytorch中创建与我的图像相同形状的蒙版？另外，在这种情况下，绿色和蓝色通道是将零作为元素还是与红色通道具有相同的值？谢谢
浏览 54提问于2021-10-03得票数 0
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我有一个尺寸的三维张量，比如100x5x2，以及axis=1上张量的平均值，它给出了100x2的形状。这是批号。通常没有批处理，形状5x2和2的张量的除法工作得很好，但是对于带有批处理的3D张量，我收到了错误。
a = torch.rand(5,2)
b = torch.rand(2)
z=a/b
给我预期的答案。
a = torch.rand(100,5,2)
b = torch.rand(100,2)
z=a/b
给出以下错误。
张量a (5)的大小必须在非单例维数1处与张量b (100)的大小相匹配。
如何除以这些张量，使我的输出为100x5x2？就像组织的bmm一样？
浏览 1提问于2021-06-04得票数 0
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我有两个PyTorch张量A，形状30，11，32，64和B，形状30，11，89。我的目标是创建一个形状为30，11，89，32，64的张量C，其中张量A应该扩展并在第三维复制，然后在适当的维度与张量B相乘。 如何在PyTorch中实现这一点？
浏览 21提问于2020-01-14得票数 1
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