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沙龙
1
回答
numpy
中
带
张量
的
矩阵
向量
乘法
python
、
arrays
、
numpy
我有一个带有shape (l,l)
的
numpy
.array A和另一个带有shape (l,m,n)
的
numpy
.array B。通常,B
中
的
第二个和第三个维度对应于空间单元,第一个维度对应于其他内容。= np.zeros((l,m,n)) for j in range(n): C[:,i,j] = A@B[:,i,j] 也就是说,在每个空间单元
中
,我想执行一个
矩阵
向量
乘法
浏览 25
提问于2020-10-19
得票数 1
2
回答
我是怎么把
张量
乘成这样
的
?
pytorch
、
autograd
我正在做一个项目,在这个项目中,我需要乘2个
张量
,看起来像这样。第一个
张量
有5个
矩阵
,第二个
张量
有5个列
向量
。我需要把这两者相乘,得到得到
的
张量
,这样这个
张量
的
每个元素都是列
向量
,在把对应
的
矩阵
乘以相应
的
列
向量
后得到。我尝试了其他函数,比如@或*,并查找了一些像torch.split这样
的
文档,但是它们都没有真正
的</e
浏览 23
提问于2022-12-04
得票数 0
4
回答
如何在PyTorch
中
乘
矩阵
?
python
、
matrix
、
pytorch
、
matrix-multiplication
对于
numpy
,我可以这样做一个简单
的
矩阵
乘法
:b =
numpy
.ones((2, 1))但是,这不适用于PyTorch:b = torch.ones((2, 1))此代码引发以下错误: RuntimeError:一维
张量
,但得到二维
张量
和二维
张量
浏览 9
提问于2017-06-13
得票数 84
回答已采纳
1
回答
卷积层
的
内积(
矩阵
乘法
)
python
、
tensorflow
、
matrix
、
keras
、
multiplication
我想在同一CNN层
的
特征映射之间找到内积(
矩阵
积)。我已经创建了一个自定义层来完成这个操作,并试图在层之间应用“matmul”操作,但是我最终得到了错误。请协助我做些什么。、200、240、128、2且具有计算
的
输入
张量
: input1 = <-2 -1>
的
’input1_Product2__test_16/ExpandDims‘(op:'ExpandDims')
的
单一值
的
张量
我
的
自定义层代码
浏览 5
提问于2019-12-16
得票数 0
2
回答
numpy
中
的
3d
矩阵
乘法
python
、
numpy
、
matrix
、
linear-algebra
我正在使用
numpy
执行
矩阵
乘法
,但我不知道如何利用
numpy
进行3d
矩阵
乘法
。 假设我有一个3x3
的
矩阵
a,我把它乘以一个3x1
的
向量
b,这将得到一个3x1
的
向量
c。这是在
numpy
中使用以下命令完成
的
: # (3, 3) * (3, 1) -> (3, 1) c = np.matmul(a, b) 好
的
,现在我想对一个
浏览 63
提问于2021-01-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于
Numpy
的
矩阵
和
张量
乘法
python
、
numpy
我正在尝试用
张量
做
矩阵
乘法
,但我不确定如何用
Numpy
做。我一直在尝试使用np.tensordot(),但我还没能做到v^T S v =>=>数字S = np.ones((3,3))y.shape = (1) or (
浏览 1
提问于2018-11-06
得票数 1
3
回答
Numpy
列和行
向量
python
、
numpy
为什么在
numpy
中
可以将2x2
矩阵
乘以1x2行
向量
?import
numpy
as np x = np.array([2.0,3.0]) Out: array转置x也是没有意义
的
。行
向量
保持行
向量
?Out: array([ 2., 3.]) 从数学
的
角度看,表象是非常混乱
的
。
浏览 5
提问于2015-12-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
元向
矩阵
向量
乘法
pytorch
、
tensor
我有一个
张量
m,它存储了n个3 x 3
矩阵
,其中含有dim n x 3 x 3,有一个
张量
v,有n个3x1
向量
和dim n x 3。如何应用元向
矩阵
向量
乘法
,即第i-
矩阵
与第1-
向量
相乘,得到具有dim n x 3
的
输出
张量
。 谢谢你
的
帮助。
浏览 9
提问于2022-01-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
张量
矩阵
乘法
返回
向量
einsum
python
、
pytorch
我对以下返回
向量
的
矩阵
张量
乘法
的
例子感到困惑。乍一看,我认为这将意味着将
张量
dydx
的
第一维乘以
矩阵
dLdy,但我没有得到如下所示
的
预期结果。那么,这个总结
的
意义是什么呢?import torchdydx = torch.randn(2,2,2) torch.einsum('jk,
浏览 6
提问于2022-01-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
数值
矩阵
向量
乘法
python
、
arrays
、
numpy
、
vector
、
matrix
当我将两个大小为(n X n)*(n X 1)
的
numpy
数组相乘时,得到一个大小为(n X n)
的
矩阵
。按照正常
的
矩阵
乘法
规则,需要一个(n X 1)
向量
,但我无法在Python
的
Numpy
模块中找到有关如何实现这一点
的
任何信息。b = np.array([1, 2, 3]) print
浏览 2
提问于2014-02-05
得票数 252
回答已采纳
2
回答
tensorflow
中
张量
乘积
向量
的
matmul函数
tensorflow
、
tensor
、
vector-multiplication
通常,当我们将维数1*n
的
向量
T与维数m*n*k
的
张量
T相乘时,我们期望得到维数m*k/m*1*k
的
矩阵
/
张量
。这意味着我们
的
张量
有维数n*k
的
矩阵
的
n*k切片,v被乘以每个
矩阵
,得到
的
向量
被叠加在一起。为了在tensorflow
中
做这个
乘法
,我想出了下面的公式。我只是想知
浏览 3
提问于2018-05-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不懂火把
张量
广播
python
、
pytorch
X @ zz.size()产出如下:torch.Size([2, 1])我
的
问题是,为什么在广播后,结果y
的
大小是[50,1]而不是[50,2],我认为应该是[50,2],对吗?
浏览 2
提问于2020-08-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
二维
张量
三维SparseTensor
矩阵
乘法
:InvalidArgumentError:
张量
'a_shape‘必须有两个元素[Op:SparseTensorDenseMatMul]
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
嗨,我是tryigng,用2D
张量
做三维SparseTensor
矩阵
乘法
。下面是一个玩具示例:import tensorflow as tfb_t = tf.constant(b)tf.matmul(b_t,a_t) <tf.Tensor: shape
浏览 6
提问于2021-01-11
得票数 3
6
回答
numpy
dot()和inner()之间
的
区别
python
、
matrix
、
numpy
它们之间
的
区别是什么np.dot(a,b)import
numpy
as np我尝试
的
所有示例都返回相同
的
结果。在 of inner()
中
,它说,它
的
行为在更高
的
维度上是不同
的
,但我不能产生任何不同
的
输出。我应该使用哪一个?
浏览 1
提问于2012-06-14
得票数 64
回答已采纳
1
回答
为什么不能使用LSTM
的
3D音量输入?
machine-learning
、
neural-network
、
lstm
、
recurrent-neural-network
在我最近阅读
的
论文CountNet: Estimating the Number of Concurrent Speakers Using Supervised Learning
中
,它规定从CNN层输出
的
浏览 32
提问于2020-10-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么
Numpy
矩阵
乘法
运算称为“点”?
python
、
numpy
我对
Numpy
函数点:
的
命名有点困惑有人能解决“点”这个词
的
这两种用法吗?
浏览 5
提问于2018-01-16
得票数 6
回答已采纳
1
回答
用tensorflow实现N-D
张量
矩阵
乘法
tensorflow
、
matrix-multiplication
、
tensor
假设我有一组
向量
A,我想将A
中
的
每个
向量
与
张量
T相乘,最终得到
张量
y,其中每个切片
矩阵
都是A
中
的
向量
v与T相乘
的
结果tf.reduce_sum(tf.expand_dims(v,2)*T,1) 但是,如果X由几个
向量
组成,那么
乘法
的
浏览 27
提问于2018-06-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何为基本
向量
/
张量
乘法
编写Keras层
python
、
lambda
、
keras
、
matrix-multiplication
所以我想把嵌入
的
输出乘以一个常数
向量
。我使用
的
是函数API,而不是顺序。我有一个常量
向量
(
numpy
array) q of shape (SEQ_LEN,)。因此,我要执行
的
矩阵
乘法
是q^T*( seq_len by embed_dim
矩阵
在word_embs
中
)。我想我需要使用keras变量将q转换成
张量
,但是点层或keras.backend.dot都会给我带来麻烦,因为word_embeds上
浏览 2
提问于2018-04-25
得票数 1
回答已采纳
2
回答
N模
张量
矩阵
乘积
的
比显式
Numpy
实现慢
的
Einsum
python
、
numpy
我试图使用
Numpy
在Python中高效地实现n模式
张量
矩阵
乘积(由Kolda和Bader:定义)。对于
矩阵
U、
张量
X和轴/模式k,该运算有效地归结为: 用标准
矩阵
乘法
把左边
的
这些
向量
乘成U。将
向量
再次插入输出
张量
,使用相同
的
形状,除了X.shapek,它现在等于U.shape。重塑
张量<
浏览 0
提问于2019-04-19
得票数 1
回答已采纳
4
回答
带
numpy
的
分批
张量
乘法
python
、
numpy
、
linear-algebra
我试图执行以下
矩阵
和
张量
乘法
,但批处理。x = np.array([[2.0, 2.0], [3.0, 3.0], [4.0, 4.0], [5.0, 5.0]])R = np.array(0.0, 0.0], [ [0.0, 2.0], ]分批
矩阵
乘法
比
浏览 0
提问于2018-06-26
得票数 1
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