我目前正在使用tensorflow c api使用一个张量。但是，我已经创建了它，并完成了我希望对其执行的操作。现在我想把它移到python中，以便对它进行进一步的操作。
我正在使用tensorflow c-api，因为它提供了python api中没有的功能。所以我的目标是用C语言创建张量，做我需要的操作，然后把它移到python。然而，我找不到任何方式来做这件事。我的方法是创建一个python绑定并返回张量，但是这将是c中的张量，而不是我需要的python张量。有没有人知道我能做什么？
浏览 14提问于2021-06-08得票数 0
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我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)
我使用稀疏张量的原因是我必须将邻接矩阵传递给我的GNN模型，而它是非常稀疏的。(~99%)
我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。
然而，我发现我必须使用tf.data.Dataset或keras.utils.Sequence在tensorflow中创建数据集。
但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。
例如，下面的代码使TypeError
import tensorflow as tf
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(sparse_lists
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
我一直在尝试转换一个类型的张量：
tensorflow.python.framework.ops.Tensor
给一个贪婪的人：
<class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>
我一直在寻找解决办法，但却找不到。任何帮助都将不胜感激。
上下文：
本文利用Keras序列模型的特征提取方法得到了张量。输出是第一种类型的张量。但是，当我试图使用.numpy()将其转换为numpy时，它没有处理以下错误：
'Tensor' object has no attribute 'numpy'
浏览 4提问于2020-10-17得票数 3
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我可以在python中获取形状并读取张量本身，但只能使用android tflite中的tflite.getOutputTensor(0).shape()和tflite.getInputTensors(0).shape()获取张量的形状。我在python中使用.get_tensor(nodevalue)读取张量，但是在android中我该如何做呢？
浏览 1提问于2021-02-14得票数 0
我想以交替的方式连接shape=(None, 16)的两个张量(因此结果张量必须是shape=(None, 32)，其中第一个张量的第一个数组以交替方式混合，第一个张量的第一个张量，以此类推。
我该怎么做呢？
我不能循环张量，因为未知的shape[0]，zip函数不支持张量(张量对象不可迭代)。我用的是Python3的Tensorflow。
浏览 2提问于2017-09-26得票数 2
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我有张量列表，每个张量都有不同的大小，如何使用pytroch将这个张量列表转换为张量 更多信息我的列表包含张量每个张量都有不同的大小例如第一个张量的大小是torch.Size(76080，38) 其他张量的形状在第二个元素中可能不同，例如列表中的第二个张量是torch.Size(76080，36) 当我使用torch.tensor(x)时，我得到一个错误ValueError:只有一个元素张量可以转换为Python标量
浏览 142提问于2019-03-08得票数 14
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我尝试使用libtorch1.4对C++端的一个4类分类项目进行预测。然而，与Python端相比，我无法获得相同的预测。首先，我在预测之前获得相同的输入张量值。当我比较输出张量值时，我注意到它们是不同的。您可以在该图片中找到这些值： ? 左侧包括Python输出张量值和每个输入图片的预测结果。 右侧包括C++输出张量值和每个输入图像的预测结果。 你能提供一个解决方案来获得相同的输出张量值和预测结果吗？
浏览 32提问于2020-06-16得票数 0
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TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和dense_shape张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
我的问题是，给定稀疏张量或稀疏张量值，如何检索每个包含张量的个体名称，即指数张量、值张量和形状张量？(除非我碰巧误解了引文中的解释，而这是不可能的？)
浏览 0提问于2021-01-16得票数 2
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我正在尝试在我的MacBook专业版macOS Catalina版本10.15.4上安装PyCharm的张量流。我的python版本是3.8.1。我试图从PyCharm中的Python解释器安装张量流，但得到错误:找不到满足tensorflow要求的版本(从版本:无。我认为问题可能是我没有安装虚拟环境pip3，所以我确保安装了虚拟环境python3和virtualenv。然后我确保我有一个64位的处理器来运行张量流。现在，我似乎可以在终端中输入: python3 -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflo
浏览 25提问于2020-04-12得票数 0
我很肯定我遗漏了一些显而易见的东西，但是在tensorflow中，不可能加入一维张量的字符串张量吗？string_join操作只接受张量列表，我无法找到将张量转换为列表的方法：
>>> x = tf.string_join(['a', 'b'], '')
>>> sess.run(x)
b'ab'
>>> x = tf.string_join(tf.constant(['a', 'b']), '')
Traceback (most
浏览 5提问于2017-09-28得票数 2
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我从Model.pred()得到张量类，这个张量类是<tf.python.framework.ops.Tensor> (不是急切的)。
但我不能用它们来做定制的丢失功能。所以我试着把“那个张量”转换成<tf.python.framework.ops.EagerTensor>。
如果我转换它们，我可以使用.numpy()作为计算中的损失函数。
有没有办法让他们皈依？或者我能在<... ops.Tensor>里变胖吗
我用的是Tensorflow 2.3.0
浏览 10提问于2022-03-11得票数 1
我想在tensorflow图中集成简单的python代码。
我不确定这是否可行。如果可行，请建议如何整合它。
用例是，我希望将中间张量的输出作为python代码的输入，然后将python代码输出到另一个张量。
这里可以使用@tf.function吗？
谢谢。
浏览 0提问于2020-11-30得票数 1
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我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。
根据文件
张量
张量是一种典型的多维数组.例如，您可以将一小批图像表示为一个四维浮点数字数组，其中包含维度批处理、高度、宽度、通道。
稀疏张量
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和形状张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
我的理解是张量用于操作、输入和输出。稀疏张量只是张量(稠密？)的另一种表示。希望有人能进一步解释不同之处，以及他们的用例。
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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谁能告诉我如何在python中做张量积。我的意思是，例如，我有5 (6,1) (类: numpy.ndarray)数组，我需要这5 (6,1)数组的张量积，所以我的输出将是(6,6,6,6,6)张量。
浏览 26提问于2020-09-21得票数 1
在python中，哪个函数用于获取tensorflow中张量的数据类型？我需要根据不同的张量定义动态数据类型。
浏览 2提问于2017-05-15得票数 7
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我正在用PyTorch多处理编程。我希望所有子进程都能读取/写入相同的张量列表(不调整大小)。例如，变量可以是
m = list(torch.randn(3), torch.randn(5))
因为每个张量都有不同的尺寸，所以我不能把它们组织成一个张量。
python列表没有share_memory_()函数，multiprocessing.Manager不能处理张量列表。如何在多个子进程之间共享变量m？
浏览 1提问于2018-06-07得票数 10
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我有两个张量，一个是无形，20，2，还有一个是无形，1。我想对每个次张量进行一步一步的运算，得到一个值，使我最终得到一个无形张量，1。
在python中，我会压缩这两者，并迭代结果。
所以，为了澄清，我想写一个函数，取20，2-形状张量和1-形状张量，产生一个1-形张量，然后把这个函数应用到0，20，2和0，1张量上，产生一个0，1张量。
希望我说得足够好；更高的维度有时会让我的头旋转。
浏览 0提问于2018-05-19得票数 1
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我想从TensorFlow 2.0中的张量列表中创建一个粗糙的张量，如下所示：
a = tf.convert_to_tensor([1,2])
b = tf.convert_to_tensor([1,2,3])
tf.ragged.constant([a, b])
但这会抛出ValueError: TypeError: Scalar tensor has no `len()`。另一方面，下面的代码从列表列表创建一个参差不齐的张量，运行良好。
a = [1,2]
b = [1,2,3]
tf.ragged.constant([a,b])
有没有办法直接从张量列表中创建粗糙的张量，而无需首先将张量
浏览 37提问于2019-08-04得票数 5
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我有一个LSTMStateTuple对象的python列表，我必须使用张量作为索引来检索它们。例如：
index = tf.constant(0)
lstm = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(128)
states = [lstm.zero_state(10, tf.float32), lstm.zero_state(10, tf.float32)]
如果我尝试state = states[index]，我得到一个错误，state = tf.gather(states, index)将states转换为一个张量，并返回一个形状为[10, 2, 128]的张量。
如何获得LST
浏览 0提问于2018-10-13得票数 0
我是TensorFlow新手，刚刚读完了急切的执行教程，了解了tf.decode_csv函数。不知道这件事，我看了文件。
我不太明白。
文档中写着“记录:字符串类型的张量”--因此，我的问题是:什么是“张量”？
我尝试了以下代码：
dec_res = tf.decode_csv('0.1,0.2,0.3', [[0.0], [0.0], [0.0]])
print(dec_res, type(dec_res))
l = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
r = tf.reshape(l, [9,-1])
print(l, type(l))
print(r
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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我正在使用libtorch C++。在python版本中，我们可以很容易地通过调用张量的numpy值来检查张量的值，而在numpy中，我们有np.isnan()。我想知道libtorch C++中是否有内置函数来检查张量是否有任何NAN值？ 谢谢，阿夫辛
浏览 32提问于2019-01-16得票数 2
似乎在Tensorflow中，至少有三种方法可以打印出张量的值。我读过和，但仍然很困惑。
这些作者似乎把不同的用法概括为：
Python :只能打印张量的某些属性，例如它的形状，因为在计算图之外，它只是一个操作。
tensor.eval()：不确定它与tf.print()的区别
tf.print()：可以输出张量的实际值，但必须插入图形中的某个地方，并由其他操作使用，否则它将悬空而仍未打印。
我的困惑可能还在于我不确定我们可以在tensorflow计算图中访问多少Python功能，或者计算图“结束”和Python代码“开始”的位置。例如：
如果在构造计算图的两行之间插入
浏览 2提问于2019-08-13得票数 4
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我正在使用Tensorflow 0.8和Python 3。我正在尝试训练神经网络，目标是每50次迭代自动导出/导入网络状态。问题是，当我在第一次迭代中导出输出张量时，输出张量名称是['Neg:0', 'Slice:0']，但当我在第二次迭代中导出输出张量时，输出张量名称被更改为['import/Neg:0', 'import/Slice:0']，并且导入此输出张量不起作用：
ValueError: Specified colocation to an op that does not exist during import: im
浏览 3提问于2016-04-27得票数 8
在TensorFlow中是否有一种很好的方法以编程方式区分张量、变量和操作？例如，当重新加载模型时，就会出现这种情况，而tf.local_variables()可以在模型中同时包含张量和变量。如果你试图初始化一个张量，你就会得到一个错误。
下面是一些代码，为我目前的黑客绕过这一点，但有更好的方法吗？部分问题是变量、张量等的类型是，例如tensorflow.python.ops.variables.Variable，但是似乎tensorflow.python不再是可访问的了(我认为它是在一些早期版本中出现的？)这个例子只显示变量与张量之间的关系，但我之前也需要区分ops和张量，并且必须使用类似的
浏览 3提问于2017-05-29得票数 0
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我正在尝试在tensorflow中训练模型，并获得一些张量的形状。但是即使我使用形状函数，我也看不到张量形状。我只能看到以下输出。 我应该怎么做才能看到张量的形状？ 代码： # mat is <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
tf.print(mat.shape) 输出： TensorShape([None, None])
浏览 27提问于2021-08-27得票数 1
我试图导出一个经过训练的模型和权重，以便在C++中使用LibTorch进行推理。然而，输出张量结果不匹配。
输出张量的形状是相同的。
model = FCN()
state_dict = torch.load('/content/gdrive/My Drive/model/trained_model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
example = torch.randn(1, 3, 768, 1024)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_
浏览 1提问于2019-06-26得票数 1
是否可以使用没有标记输入(或输出)节点的Tensorflow C++ API来执行图？据我所知，在训练我的模型时(使用python中的skflow，后来我将它保存为二进制原型)，我没有标记输入/输出节点，但是我能够恢复模型，并在Python中毫无困难地进行预测。当使用C++ API执行图时，输入向量是字符串和张量的对，在这里，我假设字符串引用输入节点的标签。从医生那里：
Session:Run( const std::vector< std::pair< string，张量>&Run，const std::vector< string > &ou
浏览 0提问于2016-01-31得票数 4
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我的标签中有一个tf.string张量(文件名)，当我使用GPU训练时，它工作得很好，但当我使用TPU训练时，我得到了这个错误：
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/tpu/tpu_feed.py", line 494, in generate_dequeue_op
dtypes=self._tuple_types, shapes=sharded_shapes, name=full_name)
File "/usr/local/lib/python3.6/di
浏览 1提问于2019-11-12得票数 1
我使用TensorFlow2.0，并且有一个我想用Numpy处理的张量X。
如果我打印张量，我会得到以下结果：
print(X) =
Tensor("mul_1:0", shape=(1000, 64), dtype=float32)
我尝试使用X.numpy()和X.as_numpy()将张量转换为numpy数组，这会抛出以下错误：
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
AttributeError: 'Tensor' object has no at
浏览 2提问于2020-02-01得票数 1
我有一个关于tf.py_func函数的简单问题。
我有一个形状为(1,224,224,3)的图像张量my_img。为了测试py_func，我将张量提供给python函数return_tf，该函数应该返回相同的张量(根据文档转换为numpy数组后)。
代码如下：
def return_tf(x):
return np.array(x)
test = tf.py_func(return_tf,[my_img],[tf.float32])
但当我检查名为test的返回张量的形状时，我得到：
tf.Tensor 'PyFunc:0' shape=unknown dtype=fl
浏览 1提问于2016-08-17得票数 8
我有Pytorch 2d张量，它具有正态分布。是否有一种快速的方法使用Python来取消这个张量的10%的最大值？
我认为这里有两种可能的方法：
使用一些本机itNon-vectorized运算符(for-if)itNon-vectorized对平坦的张量到1d进行排序。
但这些看起来都不够快。
那么，将张量的X最大值设置为零的最快方法是什么？
浏览 3提问于2021-12-17得票数 2
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考虑从名为的小节张量:名为的多维数组开始的段落，它从Eli等人所著的名为“与PyTorch的深度学习”一书中的张量开始。
Python列表或数字元组是在内存中单独分配的Python对象的集合，如图3.3所示。另一方面，PyTorch张量或NumPy数组是在(通常)连续内存块上的视图，包含未装箱的C数值类型，而不是对象。在本例中，每个元素都是32位(4字节)浮点数，如图3.3右侧所示。这意味着存储1,000,000个浮点数的一维张量需要精确的4,000,000个连续字节，加上元数据(例如维度和数字类型)的小开销。
他们所指的数字如下所示，摘自这本书
上一段是说张量是连续内存块上
浏览 2提问于2021-10-30得票数 0
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我将使用张量流包运行模型/rnn/ptb/ ptb_worl_lm.py。但是，我在seq2Seq.py中发现了这个错误，
第653行，在sequence_loss_by_example中
log_perps /= total_size
TypeError: /=的不支持操作数类型：‘张量’和‘张量’
我正在使用Ubuntu和python2.7。
浏览 3提问于2015-12-01得票数 2
我最近正在学习张量流图像分类教程(诗人张量流)。每当我尝试重新训练我的图像数据集时，我都会得到以下例外：
我检查了我的Python\Python35\Lib\site-packages文件夹，并在那里找到了一个名为'numpy‘的文件夹。此外，当我试图在Python中导入numpy时，它已经成功导入。
我的Python版本是3.5.2。在C:\\Users\\ummara.anjum\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py发现了numpy。
浏览 3提问于2017-10-04得票数 0
我正在使用Python语言处理TensorFlow。 我通读了tf.random.truncated_normal的文档，输入的'shape‘得到一维张量或python数组，即一个向量(根据https://www.tensorflow.org/guide/tensors)。 然而，在我使用的例子中，'shape‘是一个四维张量。或者它被认为是一个向量？也许我对向量和张量的定义有问题？ def weight_variable(shape, name = 'noname'):
initial = tf.truncated_normal(shape, stdde
浏览 9提问于2018-12-26得票数 0
2回答
在Matlab中实现了张量分解算法。但是，实际上，我需要在Web应用程序中使用它。
所以我在Django框架上实现了网站，现在我需要将它与我的张量分解算法合并。
对于那些不熟悉张量分解的人，你可以认为在大小的矩阵上有一堆乘法，加法和除法，例如10000x8000。在张量分解的情况下，我们没有矩阵，而是三维(我的目的)数组。
顺便说一下，我使用MySQL作为我的数据库。
我正在考虑用Python或C++实现这个算法。但我不能确定哪一个更好。你知道Python和C++在处理海量数据时的效率吗？哪一个更好？为什么？
浏览 0提问于2012-04-25得票数 1
我正在搜索类似于python "numpy.where()"命令的Keras命令。基本上，我的想法是从张量中提取指数。在python中，我可以简单地执行f_j=(np.where(X==j))，这为值j提供了特定的indices(f_j)。
例：
X= [0 1 1 0 0 2 3 ]
f_j=(np.where(X==1))
f_j= [1 2]
我是否有类似的功能可作此用途？
我试着在张量中写数组搜索。但是，当将"if K.equal():"行调用为
TypeError:不允许使用tf.Tensor作为Python。如果t不是None:而不是if t:
浏览 10提问于2017-04-21得票数 10
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上一次，当我训练一个dnn模型时，我注意到当我尝试用张量(dtype = float64)训练我的模型时，它总是会产生错误，但是当我用相同规格(形状、值、类型)作为张量的numpy数组训练模型时，它不会出现错误。为什么会这样
对于作为张量的特性和标签，将第二个脚本中的numpy.arrys替换为：
celsius_q = tf.Variable([-40, -10, 0, 8, 15, 22, 38], tf.float64)
fahrenheit_a = tf.Variable([-40, 14, 32, 46, 59, 72, 100], tf.float64)
当使用
浏览 9提问于2022-08-28得票数 0
1回答
设price是一个形状为(num_days, num_products)的PyTorch张量。 设purchased_product_by_day是一个形状为(num_days,)的整数张量，值为range(num_products)。 直观地说，price列出了每种产品每天的价格，而purchased_product_by_day是购买产品的指数，每天一个。 要获得包含每天费用的张量，我可以这样写 price[list(range(num_days)), purchased_product_by_day] 但这会在Python级别上迭代数天。我想在C水平上得到相同的张量。 我试过了 pri
浏览 49提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我想在Python中使用类似--或者比-- R数组更好的东西。R数组是具有韧窝名称属性的类似张量的对象，它允许直接根据名称(字符串)对张量进行子集。在numpy中，重新数组允许列名，熊猫允许灵活有效地设置二维数组。Python中是否有类似的操作，比如通过使用名称(或者更好的是那些在Python中是不可更改的、可理解的对象)对ndarray进行切片和细分？
浏览 2提问于2014-04-05得票数 2
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为什么torch::Tensor::is_same失败了以下断言？张量使用C++ PyTorch API写入文件，然后再读取到另一个张量，is_same比较这两个张量：
torch::Tensor x_sequence = torch::linspace(0, M_PI, 1000);
torch::save(x_sequence, "x_sequence.dat");
torch::Tensor x_read;
torch::load(x_read, "x_sequence.dat");
assert(x_read.is_same(x_sequence
浏览 31提问于2020-08-18得票数 1
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我想用Python上的torch将张量分成几个张量。张量是长文本的符号化。
首先，我所做的是：
tensor = tensor([[ 3746, 3120, 1024, ..., 2655, 24051, 2015]]) #size 14714
result = tensor.split(510)
它可以工作，但现在我想改进它，使它不能分裂在一个句子的中间，而是在一个句子的结尾，，这样就能识别出这个点‘。(令牌1012)。当然，所有张量都不是相同的大小，但必须尊重最大尺寸(例如，510)。
谢谢你的帮忙
浏览 18提问于2022-11-18得票数 0
有没有什么方法可以检索二维pytorch张量中包含的最大元素的行和列索引？例如，请参阅下面的pytorch张量a：
a
>> torch.tensor([1,2,3],
[9,5,4],
[6,7,8])
张量a中最大的元素是9，它发生在第二行的第一列。如果我将其更改为从零开始的python列和行索引，元素的列索引将为0，行索引将为1。
有没有办法从2维pytorch张量a中检索索引1,0
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
在python中，似乎通常使用copy.deepcopy方法创建火炬张量的深拷贝，而不是创建现有张量的视图。同时，据我所知，torch.tensor.contiguous()方法将一个非连续张量转化为一个连续张量，或者将一个视图转化为一个深拷贝张量。
然后，如果我想要将src_tensor深度复制到dst_tensor中，下面的两行代码是否可以等效地工作？
org_tensor = torch.rand(4)
src_tensor = org_tensor
dst_tensor = copy.deepcopy(src_tensor) # 1
dst_tensor = src_tensor.c
浏览 3提问于2021-01-26得票数 1
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我试图使用函数，在Python中，以任意角度旋转一个张量。然而，如果我做一个简单的90度旋转，得到的张量看起来并不是完全旋转的。
下面是一些示例代码：
import torch
from kornia.geometry.transform import rotate
import matplotlib.pyplot as plt
a = torch.ones((1,64,64))
a[0,:,2] += 1
angle = torch.tensor([90])
c = rotate(a,angle)
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(a
浏览 2提问于2020-04-07得票数 0
1回答
import tensorflow as tf
x = tf.constant(35, name='x')
y = tf.Variable(x + 5, name='y')
model = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as session:
session.run(model)
print(session.run(y))
此代码生成一个错误，称为类型错误:单张量期望时的张量列表
有什么问题？
系统详细信息:Virtualbox:Ubuntu16.04异种，张量流0.9.0，
浏览 0提问于2016-07-01得票数 0
2回答
使用ITK python包装，我正在读取张量值的卷。在每个张量上，我执行如下操作：
image = reader.Execute()
dimensions = image.GetSize()
for z in range ( 0, dimensions[2] ):
for y in range ( 0, dimensions[1] ):
for x in range ( 0, dimensions[0] ):
image[x,y,z] = function( image[x,y,z] )
显然，使用Python嵌套的for循环速度很慢。然而，我似
浏览 0提问于2013-04-09得票数 1
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我想连接Tensorflow中的变量和张量，但是Tensorflow不允许这两种类型连接。
下面是我如何连接这两个张量：
self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(self.W, self.input_x) //returns Tensor object
v1 = tf.Variable(tf.zeros([88,77]),dtype=tf.float32)
self.embedded_chars = tf.concat(1,[self.embedded_chars,v1])
但我得到了以下错误：
文件"test.py"，第93
浏览 1提问于2017-03-28得票数 0
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如果你了解Christoffel符号，这就是我要构建的。我需要创建这个张量。我希望能够用特定的成分来填充一个空白的张量。
我也是Python的新手，所以请具体一点！
浏览 0提问于2015-11-25得票数 1
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如果在java中存在用于直接读取to记录并向tensorflow savedModel提供数据的高级api，是否有人知道。Python允许将example.proto (tfrecords)和张量输入到tf模型中进行推理。我在java中看到的唯一api是创建原始张量，有一种类似于python的方法，可以直接将tfrecords (example.proto_ )提供给java中保存的模型包。
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
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