<pre><code> tensor = tf.image.convert_image_dtype(tensor, np.uint8)
tensor = tf.squeeze(tensor)
plt.figure(figsize=(20,10))
我有一个<code>[174,48]</code>维度张量，我想输出<strong> all </strong>（没有以类似于<a href="https://ibb.co/Jm2LW59" r
我正在尝试使用Covertype数据集（<a href="https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/covertype" rel="nofollow noreferrer">https://a
我可以使用<code>rTensor::cp</code>来分解<code>R</code>中的3路数组。但是，分解2向数组<code>L[[i]] : subscript out of
我试图在pytorch中的张量列表中找到n个最小值的索引。由于这些张量可能包含许多非唯一值，因此我无法
假设我们有两个形状为（<code>n, k</code>和（<code>n, k</code>）的2D张量。我们想用所有按行排列的方式组合
tensorflow 2.x中的以下矩阵乘法需要很长时间才能执行
<pre><code> a = tf.random.uniform(shape=(9180, 3049))
b
我的下张量具有以下形状
<pre><code> seq = dataset['features'][...]
print(f'shape of seq before unsequeez
我已将长度为2的元组作为索引的数据框
<pre><code> 1 2 -1
(0, 1) 0 1 0
(0, 2) 1 0 0
(0, -1)
我的模型使用预处理的数据来预测客户是私人客户还是非私人客户。预处理步骤使用诸如feature_column.bucke
我有一个<code>bsize x 50 x 50</code>大小的Pytorch张量，其中某些行完全用零填充：
<pre class="lang-py prettyprint
假设我有一个这样的张量：
<pre class="lang-js prettyprint-override"><code>let myTensor = tf.tensor([
[1,2,3],
[4,5
我正在使用本征张量库，在我看来shuffle（）方法希望将对象Eigen :: array <type，int>作为输入。
在我
给出大小为<code>[n,n,d]</code>的张量<strong> T </strong>，索引大小为<code>[m,2]</code>的索引<strong> I </strong>和特
我正在尝试将两个张量<code>A.shape=(64,16,16)</code>和<code>B.shape=(64,16,16)</code>堆叠成形状为<code>C.shape=(1,128,16,
我在损失函数中得到了NAN，我检查了数据集中是否没有NA，请找到下面的模型代码
<pre><code>keras.backend.
我通过pytorch创建了2张图片的2张蒙版，
<pre><code>self.img_m = self.mask * self.img_truth
x = self.mask * self.img_m
y =
我首先建立了一个Tensorflow模型，由于预测总是获得NaN，因此它无法工作。我从tensorflow日志中了解到此错
我在张量流中有一个二进制掩码作为张量。
如何使用张量流操作将此二进制掩码转换为边界框？
我正在尝试训练序列到序列自动编码器。输入形状为<code>[sample, time_step, input_dim]</code>，每个样本的时间
