我使用通用方法将这个特征向量转换为numpy数组 X= np.array(X) y= np.array(y) 我现在有了一个形状(25000，3)的数据集。batch_size = 256, shuffle = True
) 但是，它给我的错误是 ValueError: Failed to convert a NumPy
浏览 12提问于2021-08-21得票数 0
如何在tensorflow中比较两个张量(不是元素而是张量)，例如：y = [0, 0, 0, 0]not_equal(
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
因此，我将其转换为数值数组，但得到以下错误：“无法将符号张量(strided_slice_4:0)转换为NumPy数组。”它不能将符号张量f_1转换为数组。现在，我如何可视化变量f_1，它是一个符号张量？
浏览 28提问于2020-12-06得票数 0
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我在和火把的张量一起工作。如何将对应于列向量的张量转换为对应于其转置的张量？import numpy as npprint(coef)
print(coef.size()
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
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这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样：tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353,
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
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我想训练一个具有自定义丢失函数的模型，为此，我需要在下面的方法中将张量转换为numpy数组： a= y_predicted.numpy()AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
为什么？如何将张量转换为nump
浏览 2提问于2020-04-06得票数 4
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在第一步中，我尝试实现在Kers中操作输入张量的函数。但由于许多原因，我没有成功。我的第二种方法是用numpy操作实现函数，因为我正在实现的自定义层没有任何权重，据我的理解，我可以使用numpy操作，因为我不需要反向传播，因为没有权值，对吗？然后，我将图层的输出转换为张量，其中：因此，主要思想是实现一个自定义层，该层接受张量，将它们转换为numpy数组
浏览 4提问于2017-11-30得票数 1
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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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the index of the next word p, top_i = p.topk(top_k) p = p.numpy57
&#x
浏览 61提问于2020-05-23得票数 2
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</em
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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我有一个数据集，其中包含数据、标签和路径的三个张量输出：我希望将my_dataset分离回3个数据集，包括数据、标签和路径(或3个张量)，而不对其进行迭代，也不将其转换为numpy。在tensorflow 1.X中，只需使用
d,l,p=my_dat
浏览 1提问于2020-03-10得票数 0
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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: ca
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
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我使用以下代码从图像中提取特征。 def ext(): features = [] feature = get_vector(path) features.append(feature)
paths.a
浏览 26提问于2020-08-21得票数 0
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我无法找到一种简单的方法来将张量转换为NumPy数组，而不启用急切模式，这提供了一个很好的.numpy()方法，但也减慢了我的模型训练速度。我尝试用np.array()包装张量，这会引发一个未实现的错误。我的具体错误: NotImplementedError:无法将符号张量
浏览 7提问于2020-05-19得票数 2
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如何用numpy保存张量？
、、、、
我需要通过将x-1转换为numpy矩阵来保存张量，然后将其保存为pkl文件。如何将x转换为numpy ..Y=x.transform() Pickle.dump(Y,file)
浏览 30提问于2021-06-07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
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.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。
浏览 4提问于2019-08-22得票数 3
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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：
这是否意味着使用PyTorch张量</e
浏览 2提问于2021-11-18得票数 3
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步骤import numpy as np
row = torch.ones([10000], dtype
浏览 0提问于2021-03-14得票数 1
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