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2
回答
PyTorch
中的奇怪行为
、
、
、
我最近开始学习
pyTorch
,我从火炬社区搬来,因为我喜欢Python。z=x+yz.size() #output is torch.Size([10, 10]) Z的输出为10×10,值为3,这意味着它显然是在添加
张量
(我也与其他数字检查过),然后在加法后用这个值构造一个10×10
张量
。我尝试在火炬(Lua),它做了一个累积加法,并返回了
张量
,我希望。
浏览 6
提问于2017-12-18
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1
回答
pytorch
是如何使用隐式for循环而不是显式for循环的?
、
、
守则如下:import numpy as npy = np.arange(128) x[i].uniform_(-y[i], y[i])
浏览 2
提问于2022-03-15
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2
回答
PyTorch
张量
广播
、
、
、
我正在尝试弄清楚如何做下面的
广播
: 我有两个
张量
,大小分别为(n1,N)和(n2,N) 我想做的是将第一个
张量
的每一行与第二个
张量
的每一行相乘,然后将每一行相乘后的结果相加,这样我的最终
张量
应该是(n1
浏览 52
提问于2021-11-21
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1
回答
双
张量
的火炬传播积
、
、
、
、
我想乘两个
张量
,这是我得到的: 第一个索引用于批量大小。我想要做的基本上是从B - (20, 1, 110)取每个
张量
,用它,我想乘以每个A
张量
(20, n, 110)。最后是
张量
AB,它的形状是(20, 96 * 16, 110)。所以我想通过用A
广播
B来乘以每个
张量
。在
PyTorch
中有一种方法可以做到这一点吗?
浏览 1
提问于2018-06-22
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1
回答
(火炬音)减去不同维数矩阵
我想知道为什么两个不同维
张量
之间的减法使结果成为形状为10,10,3,256的
张量
。
浏览 4
提问于2022-02-10
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1
回答
Torchvision normalize如何对均值/sds的元组进行操作?
、
我不明白torchvision的这种转换是如何工作的。最终,我想要构建一个自定义的normalize类,所以我需要首先弄清楚这是如何工作的。 在文档中,它是这样描述init的: def __init__(self, mean, std, inplace=False): self.std = std self.inplace = inplace 当我传递这些参数时(通常不是自定义类),我会将它们作为每个通道的列表或元组传递: transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
浏览 42
提问于2019-09-09
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1
回答
PyTorch
:如何通过
广播
将两个不同形状的
张量
相乘
、
、
、
、
我有以下两个
PyTorch
张量
A和B。.]]], dtype=torch.float64)torch.Size([3])torch.Size([3, 5, 5])对于
张量
A中的其他2个值和
张量
B中的另外两个嵌套
浏览 1
提问于2020-12-03
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3
回答
广播
火炬
张量
时,具有多个值的
张量
的布尔值不明确
、
、
、
我的目标是提取
pytorch
张量
的维度,其索引不在给定的列表中。我想使用
广播
来做如下所示: Sim = torch.rand((5, 5))result = Sim[a] 我假设a是一个维度为5的True/Flase
张量
,但我得到了错误的RuntimeError
浏览 85
提问于2021-10-20
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1
回答
在python中创建能够处理单维和多维数组的方法最有效的方法是什么?
、
、
我用的是电筒,并意识到,对于一个线性层,你不仅可以通过一维
张量
,而且可以通过多个
张量
,只要最后一个维度匹配。 我试着循环每一项,但这是什么吗?
浏览 6
提问于2022-09-09
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1
回答
如何编写
张量
积形式的einsum运算:'i,jk->ijk‘?
、
、
我正在使用
pytorch
,并希望将一维(特征)向量
广播
到三维
张量
(特征×高度×宽度),以使用卷积神经网络来调节图像的编码。如此Deepmind paper的图S1所示。
浏览 15
提问于2020-11-10
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2
回答
将
PyTorch
张量
与scikit-learn结合使用
、
、
、
、
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?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
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1
回答
PyTorch
广播
失败。遵循“规则”
、
、
、
我有几个
PyTorch
示例使我感到困惑,我希望能把它弄清楚。Image (3d array): 256 x 256 x 3Result (3d array): 256 x_1501971235237/work/
pytorch
-0.1.12/torch/lib/TH/g
浏览 3
提问于2017-10-07
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1
回答
在`
pytorch
`中跨
张量
广播
、
、
我使用
pytorch
作为数组处理语言(不是为了传统的深度学习目的),我想知道做“批处理”并行的标准方法是什么。例如,假设我想要计算三维
张量
的二维层的svds (比如使用torch.svd() ),并且我想返回堆叠的u的元组,堆叠的s,堆叠的v。
浏览 20
提问于2020-02-17
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1
回答
我是否可以在没有先创建输入前
张量
的情况下使用py呼机.backward函数?
、
、
、
我在计算损失的时候,有人建议我不要用梯度下降和权重矩阵来更新自己,而是使用
pytorch
.backward函数。我开始阅读这里的一些文档和帖子,介绍它是如何工作的,似乎它将计算火炬
张量
在函数调用中包含requires_grad=True的梯度。 因此,除非创建火炬
张量
,否则我无法使用.backward。
浏览 9
提问于2022-07-20
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2
回答
PyTorch
张量
、
、
、
我是
PyTorch
的新手。谁能向我解释一下,为什么我们要在执行回归之前将数据帧转换为torch
张量
?(正如您所见,我已经拆分了数据集)。
浏览 16
提问于2020-10-25
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1
回答
如何在使用
PyTorch
教程代码时将输入类型(图像)更改为列表或数组
我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。我想知道如何将图像输入数据更改为列表或数组输入数据。
浏览 3
提问于2019-08-30
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1
回答
稀疏
张量
减少训练时间
、
、
、
我了解了
PyTorch
稀疏
张量
: 从docs ():“火炬支持稀疏
张量
的COO(rdinate)格式,这可以有效地存储和处理
张量
,其中大多数元素是零。”是否使用稀疏
张量
代替常规的
PyTorch
张量
来减少训练时间?
浏览 3
提问于2018-11-24
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1
回答
Conv2d不接受
张量
作为输入,说它不是
张量
、
、
我想让
张量
通过卷积2层。我不能执行它,因为我得到了一个类型错误,即使我已经将我的numpy数组转换为
张量
。 我尝试使用tf.convert_to_tensor()来解决这个问题。
浏览 255
提问于2019-05-31
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1
回答
Pytorch
: Numpy数组
、
在使用
pytorch
时,我可以使用numpy数组吗? 我正在将一段代码从tensorflow转换为
pytorch
,代码在计算过程中使用numpy数组。在计算过程中,我可以将输入保持为numpy数组吗?还是必须将它们转换为torch
张量
?
浏览 0
提问于2021-07-13
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2
回答
有没有一种好的方法来修改
pytorch
张量
中的一些值,同时保留autograd功能?
、
、
有时我需要修改
pytorch
张量
中的一些值。例如,给定一个
张量
x,我需要将其正部分乘以2,并将其负部分乘以3: import torch x[x>0] = 2torch.zeros_like(x, device=x.device) y[x<0] = 3 * x[x<0] z.backward() 这导致手动创建新的
张量
浏览 62
提问于2021-02-25
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