张量是一个多维数组。它是许多计算库中的关键实体,例如tensorflow,torch,theano,caffe,mxnet,用于机器学习任务。如果您使用此标记,还要使用相应的库标记问题。
如何使用 torch.stack 堆叠形状为 a.shape = (2, 3, 4) 和 b.shape = (2, 3) 的两个张量,而不需要就地操作?
运行时错误:堆栈期望每个张量大小相等,但在条目 0 处得到 [7, 768],在条目 1 处得到 [8, 768]
运行此代码时: embedding_matrix = torch.stack(嵌入) 我收到这个错误: RuntimeError: 堆栈期望每个张量大小相等,但在条目 0 处得到 [7, 768],在条目 1 处得到 [8, 768] ...
运行此代码时: embedding_matrix = torch.stack(embeddings) 我收到这个错误: RuntimeError: 堆栈期望每个张量大小相等,但在条目 0 处得到 [7, 768],在条目 1 处得到 [8, 768] 我是
PyTorch 中 `empty()` 的未初始化数据是什么
我正在阅读 PyTorch 教程并遇到了 empty() 函数。有人提到,empty() 可用于未初始化的数据。但是,当我打印它时,我得到了一个值。有什么区别
我正在学习 pytorch 教程并遇到了 pytorch.empty 函数。有人提到,empty 可用于未初始化的数据。但是,当我打印它时,我得到了一个值。有什么不同...
将 tf.data.dataset 对象提供给模型时,tf.callbacks.EarlyStopping 无法正常工作
我设置patience=5,如果val_loss连续5个epoch没有减少,它就会停止训练。然而,训练总是在第 5 个 epoch 停止,并且最佳权重设置为第 1 个 epoch,即使 va...
使用 BERT 文本分类,出现 ValueError: Too muchdimension 'str' 错误
尝试使用 BERT 模型制作文本情感分类器,但出现 ValueError : Too muchdimension 'str' 这是列车数据值的 DataFrame;所以它们是train_labels 0 n...
`movedim()` 与 `moveaxis()` 与 `permute()`
我对 PyTorch 完全陌生,我想知道在 moveaxis() 和 movingim() 方法方面我是否缺少任何东西。对于相同的参数,输出完全相同。还有...
PyTorch:.movedim() 与.moveaxis() 与.permute()
我对 PyTorch 完全陌生,我想知道在 .moveaxis() 和 .movedim() 方法方面是否缺少任何内容。对于相同的参数,输出完全相同。阿尔...
tensor.permute()和tensor.view()有什么区别? 他们似乎做同样的事情。
PyTorch 中 `view()` 的 `-1` 是什么意思?
正如问题所说,view() 的 -1 在 PyTorch 中做什么? >>> a = torch.arange(1, 17) >>> 一个 张量([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12...
IndexError:维度超出范围 - PyTorch 维度预计在 [-1, 0] 范围内,但得到 1
尽管关于这个主题已经有很多答案,但在下面的示例中没有看到(摘自变分循环网络上的 https://gist.github.com/lirnli/c16ef186c75588e705d9864fb816a13c...
我对使用 * 和 matmul 的两个张量之间的乘法感到困惑。 下面是我的代码 进口火炬 火炬.manual_seed(7) 特征 = torch.randn((2, 5)) 权重 = torch.randn_like(特征...
使用 numpy,我可以像这样进行简单的矩阵乘法: a = numpy.ones((3, 2)) b = numpy.ones((2, 1)) 结果 = a.dot(b) 但是,这不适用于 PyTorch: a = 火炬.ones((3, 2)) b = ...
我一直致力于用Python从头开始制作神经网络。输入张量的形状为 [400,3],target_tensor 的形状为 [400]。我在求重量导数时遇到错误...
我一直在尝试实现一个损失函数(使用tensorflow/keras)来根据我发现有用的特定论文来预测方向图。作者通过预测正弦和余弦来做到这一点
我是机器学习的初学者,我面临这个问题。请给我提供简单的例子或内容,以便我能以最好的方式理解它。
我是机器学习的初学者,我面临这个问题,请为我提供简单的示例或内容,以便我能够最好地理解。
我有一个大小为 (5, 1, 44, 44)(批量、通道、高度、宽度)的 PyTorch 张量,我想将其“调整大小”为 (5, 1, 224, 224) 我怎样才能做到这一点?我应该使用哪些功能?
NewRandomAccessFile 无法创建/打开:访问被拒绝。 ;输入/输出错误 [Op:ReadFile]
我正在尝试使用张量流读取此文件 tf.io.read_file("Parsed_Capuchinbird_Clips") 我搜索了所有谷歌,但他们说要授予文件夹权限和类似的东西,...