我正在使用Tensorflow中的转换器运行代码。为此，我有4000个序列，但是当我尝试对序列运行BERT转换器时
我正在将一些复杂的TF2代码移植到Pytorch。由于TF2不能区分Tensor和numpy数组，因此它很简单。但是，我感
嗨，我真正想要的是如果我们有矩阵W和向量V，例如：
<pre><code>V=[1,2,3,4]
W=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,
我正在尝试使用张量y_true和y_pred（shape =（batch_size，1））创建一个自定义损失函数，它看起来像这样：</
<pre><code>// Initialize 2-D array, each entry is some neural network
phi = [[None] * n for _ in range(m)]
for i in range(m):
for j in r
我有一个张量为10的样本，每个样本包含10个时间序列20x20x3 RGB图像，我想提取绿色通道
图像存储在
我希望我的pytorch CNN将沿通道尺寸串联的长度为<code>SEQ_LEN</code>的32x32 RGB图像序列作为输入。因此，网络
在cuda / GPU上我有一组与图像中不同对象相对应的蒙版（以下形状和大小）
<pre><code>masks.shape:
我有一个名为pts的变量，其形状为[batch，ch，h，w]。这是一个热图，我想将其转换为第二坐标。目标是pts
我最近对张量有些困惑。假设我们有一个张量为（3,2,3,4）的张量，这意味着在第一维中有3组数字？还是
我正在将张量转换为pil图像，但是颜色失真。我尝试将其转换为BGR，但结果仍然相同。
<pre><code>trsn =
我有一个使用CIFAR-100数据集创建的tensorflow <code>Dataset</code>对象。我需要访问<code>TensorSpec</code>对象内部
我最近一直在进行图像转换，遇到这样的情况：我有一个大型数组（形状为100,000 x 3），其中每一行代表
因此，我是深度学习的新手，并开始学习PyTorch。我创建了具有以下结构的分类器模型。
<pre><code>class
如何对张量矩阵求和。我有一个像这样的矩阵：
<pre><code>[[0. 0. 0. 0.12 0.75 0.13 0. 0. 0. ]
[0. 0.
我有一个带有0和非0值的PyTorch张量，我想将一个非零值复制到一个新的张量中，以使其尽可能紧凑。即
输入张量形状如下
<pre><code>input =
[[ 0 0 1 2]
[ 0 3 4 5]
[ 0 6 7 8]
[ 1 9 10 11]
[ 1 12 13 14]
[ 1 15 16 17
我试图弄清楚我如何用一个新的torch.tensor覆盖位于dict中的torch.tensor对象，由于填充，该torch.tensor会更长
我有一个形状为（<em> m * n </em>，<em> m * n </em>）的张量，我想提取一个大小为（<em> n </em> ，<em> m * n </em>
我正在学习具有张量流和<code>tf_agents</code>的RL，现在我正在<code>suite_gym</code>中使用<code>tf_py_environment</cod
