我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。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: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
我需要从文本文件中加载包含2D数组字符串表示的行,以便稍后在训练Tensorflow CNN时使用,但我无法将字符串转换为Tensorflow喜欢的格式。我尝试了应用/映射/各种函数的各种组合,但总是遇到一些隐蔽的错误。下面是一个接近正常工作的玩具示例代码,但仍然抛出错误: ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray) import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
fr
我正在尝试使用tf.lite在mnist keras模型上运行推理,我根据对该模型进行了后期训练量化优化。
RuntimeError: There is at least 1 reference to internal data
in the interpreter in the form of a numpy array or slice. Be sure to
only hold the function returned from tensor() if you are using raw
data access.
它发生在我将图像调整为4维之后,或者在注释行中看到的解释器本身;因为在这
在使用joblib并行化一些涉及Theano函数的模型拟合代码的过程中,我偶然发现了一些对我来说很奇怪的行为。
考虑下面这个非常简单的例子:
from joblib import Parallel, delayed
import theano
from theano import tensor as te
import numpy as np
class TheanoModel(object):
def __init__(self):
X = te.dvector('X')
Y = (X ** te.log(X ** 2)).sum()
作为我正在处理的CNN的输入,我想使用一系列图像(在卷积层中进行3D卷积)。
但是,我已经无法将图像读取为可以用于计算的3D张量。
这是我的原始尝试:
def get_sequence_as_tensor(folder):
images = [folder + "/depth-%i.png" for i in range(15)]
tensor = tf.zeros(shape=(480, 640, 15), dtype=tf.float32)
for i, image in enumerate(images):
img = tf.im
我有以下函数来使用TensorFlow运行推理。脚本运行时没有问题,但是当我尝试使用Ray.io分发工作负载时,它会显示错误。
N_CHANNELS = 3
def load_image_into_numpy_array(image):
"""
Converts a PIL image into a numpy array (height x width x channels).
:param image: PIL image
:return: numpy array
"""
(width, he
在TensorFlow 2.0的tf.function中,有没有tensor.numpy()的替代品?问题是,当我试图在装饰的函数中使用它时,我得到了错误消息'Tensor' object has no attribute 'numpy',而它在外部运行时没有任何问题。 通常,我会选择像tensor.eval()这样的东西,但它只能在TF会话中使用,并且在TF2.0中不再有会话。
我创建了一个名为Tensor的类
import numpy as np
class Tensor:
def __init__(self, data):
self.data = np.array(data)
我想使用Tensor设置numpy数组的元素
x = np.array([[1,2,3,4],[4,3,2,1]])
x[:,::2] = Tensor([[0,0],[1,1]])
但是它会导致一个错误ValueError: setting an array element with a sequence.
解决方法之一是检索张量的数据属性:x[:,::2] =
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector,那么如果您编写表单的for循环:
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix,那么如果您编写表单的for循环:
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行,即打印一维NumPy数组,而不是单独打印数组的每个元素。
但是,如果将for循环写为:
import numpy
for element in n
我正在编写卷积神经网络,以便在TensorFlow中对图像进行分类,但有一个问题:
当我尝试将扁平图像的NumPy数组( RGB值为0到255的3个通道)传递给tf.estimator.inputs.numpy_input_fn时,我得到以下错误:
TypeError: Failed to convert object of type <class 'dict'> to Tensor.
Contents: {'x': <tf.Tensor 'random_shuffle_queue_DequeueMany:1' sha
我编写了这个示例代码,以便在将它传递给我的模型后只显示一个图像。该模型应该只有一个卷积层和一个池层。或者用另一种方式,我如何通过把一张图像传递给一个简单的神经网络,它有一个卷积层和一个池层来可视化一个图像呢?
import torch
import torch.nn as nn #creating neural network
from PIL import Image
from numpy import asarray
# Set up GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else
我搜索numpy.numpy()并尝试用.np()替换.numpy(),因为numpy已经导入为np这里:Tensorflow教程
但是使用`.np()会返回一个错误。
在“建立培训实例和目标”一节中,有:
# Create training examples / targets
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) #slices text_as_int into elements for dataset
print(type(char_dataset))
for i in char_dataset.
我已经向Keras模型传递了一个自定义的丢失函数,在计算rmse分数之前,我正在尝试inverse_transform我的标签。
我用标准定标器转换了形状(n,1)的标签,其中n表示标签中的记录数。
我的代码
# standardization
lab_scaler2 = StandardScaler().fit(label2)
scaled_lab2 = lab_scaler2.transform(label2)
# custom loss function
from keras import backend as k
def root_mean_squared_error(y_true,