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嗨,我拥有这些功能,可以将我的复杂类型数据展平以将其输入到NN并将NN预测重构为原始形式。 <pre>
注意:由于时间的限制,我正在寻找最快或最佳的方法来进行改进或改进 使用PyTorch,我有一个图
我正在做多标签分类,我想讨论和理解张量流2的<code>Accuracy()</code>功能。 这是可重现结果的代码段:
在调用model.trainable_variables并撞墙时,我从Keras模型中获得了张量列表。将列表转换为单个平面张量(向
我正在将Pytorch制造的笔记本“翻译”成Keras制造的笔记本。他们使用该应用程序将张量中的数据打包到
作为强化学习问题的一部分,我需要保存GPU内存。 网格的内存大小是平方的(以像素数为单位)。
我是PyTorch的新手。谁能向我解释为什么我们应该在执行回归之前将数据帧转换为火炬张量? (如您所见
我在<code>shape=(n,)</code>的TF中有一个向量(表示一维张量): <pre><code>my_vector = tf.random.uniform(shape=[n]) <
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量: <pre><code>import torch # create indices i = torch.tensor([[0, 1, 1],
使用pytorch张量进行维扩展的方式是什么? -之前: torch.Size([3,3,3]) <pre><code>tensor([[[ 0., 1.,
例如,假设我的输入张量的尺寸为<code>Unzip</code>。 我还有一个形状为<code>(bs, nv, dims)</code>的索引张
我有一些张量为2x8x8的示例,并且我正在使用PyTorch Dataloader。但是现在我也想添加一个尺寸为1(单个数
如何索引具有n个维度的张量<code>t</code>和m个<n个维度的<code>index</code>张量,从而保留<code>t</code>的最后一
我正在尝试使用预训练的vgg-19模型进行测试以对实时对象进行分类,并且我已经在代码中启用了多线程
<pre><code> def train(epoch): model.train() train_loss = 0 for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader): data = da
假设我有一个形状为<code>x</code>的火炬张量<code>[N, N_g, 2]</code>。可以将其视为<code>N * N_g</code> 2d向量。具
我有一个像这样的火炬张量: <pre><code>A = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) </code></pre> 有一个简单的方法生成这
我有一个由numpy生成的复数双精度4d矩阵。我需要将这些数字转移到一些C ++代码中,在其中可以用最方便
我正在一个项目中,我已经使用keras训练了一个神经网络,现在我的下一个目标是在android上使用该模型
我有一个tf数据集对象,定义如下: <pre><code>train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((english_train, german_