我正在尝试简化以下SymPy中的表达式。
<code>I</code>张量具有8倍对称性：<code>I[0,1,2,3]=I[0,3,2,1]=I[1,2,3,
例如，有一个3-d张量，我想在其第三维上运行conv1d计算，
<pre><code>import torch
import torch.nn as nn
x = torch.r
我有一个2D张量，我想获得前k个值的索引。我知道<a href="https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.topk.html" rel
我们如何在形状为<code>t</code>的2D PyTorch张量<code>(6, 10)</code>上使用滑动窗口，从而最终得到形状为<code>(3,
我有一个逻辑问题。
我试图通过稍微修改来创建某种版本的PyTorch的{{1}}函数：我希望根据输出
我正在尝试使用pytorch几何实现经典GCN模型的归一化相邻矩阵，如下所示，代码摘自文档
<pre><code>import
我正在尝试为8 x 8 x 8的特定稀疏张量计算张量等级或CP等级（<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_rank_decomp
有人可以解释一下如何在python中做两个张量的内积以获得一维数组。例如，我有两个张量分别为（6,6,6,6,
我在Jetson TK1上使用Tensor flow 0.8.0版本，在32位臂架构上使用Cuda 6.5。为此，我无法升级Tensor Flow版本，并且
我有2个张量字段，我正在尝试使用Mayavi / Mlab以各种方式进行可视化。虽然可视化分量矢量可以，但我想
所以，我几个月前写了下面的代码，并且运行良好。尽管我一直在努力简化并提高效率。
下面的功
我有两个形状的3D张量：
<pre><code>a = torch.full([1495, 110247, 1], 0.5)
b = torch.full([1495, 110247, 2], 1)
</code></pre>
我有一个张量，大小为：<code>torch.Size([1, 305760])</code>
由于<code>305760</code>不能被400整除，因此我想
具体来说，我有一个张量形状：<code>torch.Size([1, 16])</code>
我想将其存储到7个存储桶（每个存储桶4
我正在开发使用TensorflowJs的React Native应用程序。我正在使用<code>cameraWithTensors</code>包中的<code>tfjs-react-nat
我的数据目录是
数据/
培养/
焦糖
卡雷
马克涅
ulluk
它是4类，但是ImageDataGenerator.flow_from_direct
我有一个张量：
<pre><code>t1 = torch.randn(564, 400)
</code></pre>
我想将其展开为<code>225600</code>长的一维张
我有一个1D数组<code>x</code>，并希望以与<a href="https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.resize.html" rel="nof
从tensorflow加载数据返回ndarry <code>(x_train, y_train), (x_test, y_test)</code>，其中数据的形状为<code>(num_samples, 3,
在下面，
<pre><code> x_6 = torch.cat((x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1), dim=-3)
Sizes of tensors x_1, x_2_1, x_3_1, x_5_1 are
torch.Si
