tensor

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我使用的是Python 2.7中的Tensorflow。我有一个二进制1-d张量这样的： a = [ 1 , 0, 1, 0, 1] 欲由corrispondent指数计算张量的每个元素的比例的总和。例如，我需要计算： [ 1/1 + 0/2 + 1/3 + 0/4 + 0/5 ] 是否有Tensorflow函数，它是什么？

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Pytorch重塑张量维数

例如，我有维数为（5）的一维向量。我想将它重新塑造成2D矩阵（1,5）。这里是我如何做到这一点与numpy的 >>> import numpy as np >>> a = np.array([1,2,3,4,5]) >>> a.shape (5,) >>> a = np.reshape(a, (1,5)) >>> a.shape (1, 5) >>> a array([[1, 2

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如何执行火炬模型的输出二值化

我必须对火炬模型（lua脚本）的输出o进行二进制化，值范围为[-1，+ 1]，我希望将这些值限制在这样的值这种方式： 0 if o[i]<0 1 if o[i]>=0 的输出由32层用大小1x1的浮张量，所以32个浮标组成，我想从这些32个浮标得到32位，但我不能找到一个层，它允许这样做。目前我有一个for循环检查每个级别的值，但它非常缓慢。也许我可以使用阈值层或由我自己实现一个，你有什

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快速的方式来遍历不同形状的多维数组？

向量操作可以通过在多个索引上广播每个索引操作来简洁和快速地编写。例如，将矢量复制到更大的矢量中（例如，在FFT卷积之前进行零填充时）。但是，如果数组具有不同的形状，则张量（多维数组）具有不同的连续整数索引。例如，2x4矩阵中的元素（1,3）处于平整整数索引1 * 3 + 4 = 7，但3x5矩阵中的相同元素具有索引1 * 5 + 3 = 8（请参见下面的示例）。

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分析Tensorboard上的张量流图或.pb文件

我一直在关注“Android上的Tensorflow”的github存储库。我能够使用bazel构建代码，然后将Android项目导入到Android Studio中，如here所述。正如你可以看到here，建设APK，使用Android工作室，模型文件后/图表包含在tensorflow/examples/android/assets 默认情况下，tensorflow_inception_gr

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火炬：通过索引删除张量列

我想通过数组或索引张量删除张量列。例如： th> X = torch.rand(2,4) th> X 0.7475 0.2512 0.6085 0.6414 0.7143 0.8299 0.2929 0.6945 [torch.DoubleTensor of size 2x4] th> indices = torch.zeros(2) th> indices[1] = 1 t

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调试keras张量值

我正在实现自己的keras丢失函数。我如何访问张量值？我已经试过 def loss_fn(y_true, y_pred): print y_true 它打印 Tensor("target:0", shape=(?, ?), dtype=float32) 是否有任何keras函数访问y_true值？

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Tensorflow：Int，浮点类型在record_defaults中不起作用

我想导入各种类型的列，如int，float，string作为张量。只有第一个record_defaults工作，其中所有设置为字符串。但我得到下面的错误。有什么办法可以用各种类型的占位符使用张量流？ csv文件来自aws。 import tensorflow as tf # https://s3.amazonaws.com/aml-sample-data/banking.csv file1

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“relu”在tf.nn.relu中代表什么？

在它的API documentation中，它表示“计算整流线性”。它是Re（ctified）L（inear）...那么你是什么？

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火炬：连接不同尺寸的张量

我有一个x_at_i = torch.Tensor(1,i)，在i = 0到n的每次迭代中增长。我想将不同大小的所有张量连成一个矩阵，并用零填充剩余的单元格。什么是这种最习惯的方式。例如： x_at_1 = 1 x_at_2 = 1 2 x_at_3 = 1 2 3 x_at_4 = 1 2 3 4 X = torch.cat(x_at_1, x_at_2, x_at_3, x_at_4)