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I有两个形状B的张量，3,240,320，其中B代表批量大小3代表通道，240代表高度(H)，320代表宽度(W)。我需要沿着通道维度(3个通道)找到点积，因此得到的张量将是形状B，1,240,320。我的张量在gpu中有float32元素(从cuda到backprop)。 你们能建议我怎么做吗？ 谢谢!因此，从上面来看，第一个张量和第二个张量都是通用的。如果我们保持B，H，W不变，我们得到一个一维矢量作为结果张量(有3个元素)。我需要取这两个向量的点
浏览 7提问于2021-03-17得票数 0
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沿第三轴的点积
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我正在尝试使用tensordot在numpy中获取张量点积，但我不确定应该如何重塑我的数组来实现计算。(总的来说，我对张量的数学仍然是个新手。)[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]])
我想沿着axis=2做一个点积，这样我就有了一个矩阵 [0, 12, 0]])
正确的numpy语法是什么？
浏览 2提问于2016-03-16得票数 15
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我有一个512x512的图像数组，我想在8x8的块上执行操作。目前我有这样的东西： for j in rangerange(0, 512, 8)64, 8)我尝试过np.tensordot(input, some_other_array, axes=([0, 1],[2, 3]))，它给出了正确
浏览 9提问于2020-05-30得票数 3
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numpy -沿轴线的点积和
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我有一个A x B数组和另一个D x A x A数组，并且正在尝试想出有效的方法来计算两个数组在D轴上的点积和(这样结果就是一个A x B数组)。最明显的方法是使用for循环：for d in range(0,second_array.shape[0]):print result
我想知道在numpy中是否有更有效
浏览 0提问于2017-02-19得票数 1
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我是软件工程专业的学生，现在我正在为我的最后一个项目工作，在交易日安排商务配对。假设每个人都有8个特征。·然后，根据类似的属性，将卖方和买方联系起来(应考虑什么是错误的程度)。限制条件:这不是实时的，我会在活动前几天关闭注册。我很感谢你的<
浏览 1提问于2014-03-17得票数 1
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两者的尺寸都与维度'(x，y,3)‘相等。我如何将两个图像相乘，这样我们在每个位置的点积，结果将是一个大小为'(x，y)‘的矩阵？
例如，'A(1,1，:)*transpose(B(1,1，:))‘。对于循环，它是非常慢的。
浏览 2提问于2011-04-05得票数 2
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对于机器学习任务，我必须计算时间序列中每一帧的3D坐标的空间变换(z轴上的旋转)。此外，我还有一批这样的时间序列。我想尽可能减少for循环的使用。我目前正在做的是一个double for循环时间和批量维度，并计算每个3D坐标的点积。X[b, t, :, :] = np.dot(rotation_z_matrix[b], X[b, t, :, :].T).T 我已经研究了tensordot和einsum函数，但最后，我不想对一个维度上<
浏览 33提问于2019-05-14得票数 3
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我需要将维度N的张量列表转换为具有维度N+1的新张量，以便新维度将是最右边的维度。例如，如果x和y都是形状(4,3)的张量，那么我试图通过形成z并将张量x设置为沿第三维的第0个元素，并将张量y设置为沿第三维的第一个元素来创建形状(4,3,2)的新张量z。在伪代码中：在Tensorflow中实现这一点</e
浏览 0提问于2016-03-02得票数 9
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我对角化层的输出形状有点困惑。我创建了一个样本keras模型，并显示了它的摘要。============================Trainable params: 445我认为最后一层的形状应该是因为酶hidden_layers有64个神经元作为last_layer的输入
浏览 1提问于2021-11-23得票数 0
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接受两个函数参数和两个数组的APL风格的内部乘积操作符(高阶函数)是如何推广到多个维度的？我看到结果数组的若干维数等于数组的维数之和减去2，并且第一数组m的最后维的大小必须等于第二数组n的第一维的大小。同样，在二维上，结果矩
浏览 2提问于2021-02-14得票数 0
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官方API文档指出：
注意:如果该层的输入级别大于2，则密度计算输入和内核之间的点积沿输入的最后轴和内核的轴0(使用tf.tensordot)。例如，如果输入有维( batch_size，d0，d1)，那么我们创建一个具有形状的内核(d1，单位)，并且内核沿着输入的轴2运行，在形状的每个次张量(1，1，d1)上操作(有batch_size* d0这样的子张量)。我的理解是，对于秩
浏览 0提问于2021-08-30得票数 1
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我想知道TensorFlow conv2d在不同的输入维度和过滤器维度下是如何工作的。例如，Conv2d层的输入形状是1、13、13、10，并且滤波器形状是20, 3, 3, 10)。在这种情况下，过滤器是如何工作的？据我所知，20个滤波器分别对10个输入进行点积。 (第一个过滤器在每10个输入上做点积，下一个过滤器做同样的事情，)，所以输出形状可以是1，11，11，20。我说的对
浏览 36提问于2021-08-24得票数 0
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我有一个平面(点，法)和一个圆(点，半径)。圆圈在周围移动并撞上飞机。该圆的位置被重置为touchPoint与平面。到现在为止还好。但我怎样才能改变圆的速度，使它只向平面移动呢？因此，如果它在平面内颠簸，那么负责在平面内发生爆炸的速度矢量的一部分就会被消耗掉。所以，在下一步，它不会与飞机相撞，而是可以继续前进。有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-08-03得票数 0
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来自numpy的文档：两个数组的点积。具体来说，
如果a是一个N-D数组，b是一个M-D数组(其中)，则它是a的最后一个轴和b:的第二到最后一个轴上的和积。根据第四点，如果我们取
浏览 7提问于2021-03-13得票数 4
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在numpy中是否有一种方法可以在某些维度上执行部分操作？例如，假设我有两个形状矩阵( a=(MxN)，b=(NxK) )和第三个矩阵，我想将a和b的点积存储到其中，例如c=(MxK)。如果我只想要点积，我可以简单地做：现在，假设我希望用相同的结果填充c，但只部分填充--例如，只对M维的索引0填充。使用python for循环： c[msel,:] = a[msel].dot(b)
或者，例如，将矩阵b添加到矩阵a中，
浏览 3提问于2020-06-21得票数 0
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我在C#中为神经网络使用NumSharp 当我前进时，我尝试接收神经元数值(一维数组)与权重的点积(二维数组)的点积。然而，当我尝试用一维数组对二维数组进行点积时，它抛出了一个错误，指出它不能传播到单一形状。 据我所知，python中的numpy可以很好地处理这一点，那么为什么NumSharp就不能呢？此外，在文档中指定了N-D数组与1-D数组之间的点积情况，以及
浏览 14提问于2020-11-02得票数 0
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为什么德雷克沿着通道维度而不是批处理维度扁平？是否有一些内置的功能，以获得沿批尺寸的扁平？例如，我想访问：但是，我希望它沿着批处理维度被压平，根据原始的</em
浏览 3提问于2021-12-06得票数 0
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当我尝试用一个5*1系列的进行3*5数据帧x 点积时，它给出了一个错误‘矩阵不对齐’。在做点积时，尺寸应该不是问题(3*5点5*1应该会产生一个3*1系列)，我已经检查了点积的源代码。Python似乎试图将数据帧的列名与序列的索引联合起来，在我的例子中，很明显它们不能对齐，因此维度不匹配。我必须将列重命名为类似索引的特征0,1,2...这样它们就可以与序列
浏览 13提问于2019-11-05得票数 0
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