当尝试使用以下函数计算两个张量<code>rPPG = (shape(torch.Size([4, 128]))</code>和<code>BVP_label = (shape(torch.Size([4, 1
<pre><code>import torchvision
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch import from_numpy, tensor
import numpy as np
trans
减小维度类似于reduce_max（）所做的事情，不同之处在于我想要该维度中元素的特定索引，而不是简单地
我尝试建立具有回归的神经网络模型。我想e错误属于Feature Scaling，它试图从分类转换为数值（为性
我正在使用pytorch
<pre><code>data = tensor(55.4099, device='cuda:0')
</code></pre>
我想要这样的单独价格。
我有一个4-d Pytorch张量，我想以.jpg格式保存到磁盘中
我的张量是以下大小：
<pre><code>print(image_te
我正在尝试将图像转换为4维的numpy张量，我想将其保存到文件（最好是csv文件）中。我已经在所需尺寸
给出以下两个张量：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>x = torch.tensor([[[1, 2],
[2, 0],
我正在使用tensorflow 1.15.0。
我正在尝试通过sess.run（）获得keras层的输出值。而且我确定已经指定了
<pre><code>from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer
from keras.initializers import RandomUniform, Initializer,
为我提供了一个带有整数的pytorch二维张量，以及总是出现在张量的每一行中的2个整数。
我想创建一个
我正在使用pytorch，并希望将矢量从1D（特征）广播到3D张量（特征×高度×宽度），以使用卷积神经网络
我有输入129维复数（短时傅立叶传输数据）的模型
我的输入示例如下所示
<pre><code>[-1.3352364e+01+0
有一个PyTorch的张量列表，我想将其转换为数组，但出现错误：
<blockquote>
“列表”对象没有属性“
这是我的评估单元：
<pre><code>start_time = time.time()
with torch.no_grad():
best_network = Network()
best_network
我有以下代码，我正在尝试通过TCP套接字接收预测。这样做时，我可以接收数据，但会检索错误
<pre><
我的模型训练涉及对同一图像的多个变体进行编码，然后对图像的所有变体所产生的表示求和。
数
我在2个优化步骤之间交替进行，每个步骤都使用彼此的信息和渐变。我能够编写适用于一维参数但不适
我想使用 Rust 的 <a href="https://docs.rs/ndarray" rel="nofollow noreferrer">ndarray</a> 库对张量（多维数组）进行切片
我希望知道如何使用多个 NumPy 数组作为数据通道来构建数据集。
我有多个数组用于 4 通道数据作为输入
