2021-08-30 创建tensor时，注意不要让梯度消失了

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上一讲链接 xff1a 队列的基本概念 2021 10 8 队列的链式存储 xff1a 什么叫队列的链式存储呢 xff1f 我们在上一讲都知道队列的结构特点 xff0c 那么我们可不可以通过链表来实现队列 xff0c 从而实现了队列的链式存

本文分别用Numpy Tensor autograd来实现同一个机器学习任务 比较它们之间的异同及各自优缺点 从而加深大家对PyTorch的理解 一 使用Numpy实现机器学习 首先 我们用最原始的Numpy实现有关回归的一个机器学习任务

官方案例 message style wordWrap true wordWrapWidth 100 align center 中文无法换行 设置breakWords属性 sprite style wordWrap true wordWra

我在 PyTorch 中看到过这种用于索引张量的语法 但不确定它的含义 v torch div t n None where v t and n是张量 的作用是什么 None 在这里 我在文档中似乎找不到它 与 NumPy 类似 您可以插入

我正在尝试在两个张量之间执行此操作 green mat sio loadmat green mat green np array green mat G2 green tf convert to tensor green green tf

我有一个 2D 张量 我想获取前 k 个值的索引 我知道关于pytorch 的 topk功能 pytorch 的 topk 函数的问题是 它计算某个维度上的 topk 值 我想获得两个维度上的 topk 值 例如对于以下张量 a torch

假设我们通过为每个不同的行提供不同的索引来将 2D 张量转换为 1D 张量 从0 to the number of rows 1 1 2 1 3 1 4 gt 0 1 2 但如果有相同的行 那么我们重复索引 如下所示 1 2 1 2 1 4

我想将两个具有不同等级的张量相乘 例如 tensor A gt i x j x k x l tensor B gt l x m 得到另一个具有这个尺寸的张量 tensor C gt i x j x k x m i x j x k x l l

我正在尝试使用 PyTorch 生成向量矩阵外积 张量 假设向量v有尺寸p和矩阵M有尺寸qXr 乘积的结果应为 pXqXr Example size 2 v 0 1 size 2X3 M 0 1 2 3 4 5 size 2X2X3 v M

我的方法我认为问题是 history model fit generator train generator epochs epochs steps per epoch train steps verbose 1 callbacks che

我有一个二进制掩码作为张量流中的张量 如何使用张量流运算将此二进制掩码转换为边界框 经过一番工作后我设法解决了它 请注意 给出的解决方案仅适用于单个对象 但是通过一些调整 您也可以将其应用于多个对象 基本上你想检查沿整个轴是否有任何真实像素

注意 我已经解决了我的问题 但我发布这个问题是为了防止其他人也有这个问题 因为我不明白我是如何解决它的 我正在使用 Tensorflow 后端在 Keras 中构建命名实体分类器 序列标记模型 当我尝试拟合模型时 出现此错误 令人惊讶的是

我正在尝试将 jpeg 压缩实现为 keras 中的噪声层 在我的实现过程中 我需要改变形状 我很困惑如何才能做到这一点 所以我尝试解释我做了什么以及我想做什么 首先 在下面的函数中 我生成了 8x8 块的所有 DCT 系数 该块生成形状为

我想知道是否有办法用我自己的值初始化 pytorch 卷积过滤器 例如 我有一个元组 0 8423 0 3778 3 1070 2 6518 我想用这些值初始化 2X2 过滤器 我该怎么做 我查找了一些答案 但他们大多使用火炬正态分布和其他

我有一个火炬张量如下 a tensor 0 2215 0 5859 0 4782 0 7411 0 3078 0 3854 0 3981 0 5200 0 1363 0 4060 0 2030 0 4940 0 1640 0 6025 0

我有一个张量叫做data形状的 128 4 150 150 其中 128 是批量大小 4 是通道数 最后 2 个维度是高度和宽度 我有另一个张量叫做fake形状的 128 1 150 150 我想放弃最后一个list array从第 2 维

我无法理解 PyTorch 的 LSTM 模块 以及类似的 RNN 和 GRU 的文档 关于输出 它说 输出 输出 h n c n 输出 seq len batch hidden size num directions 包含RNN最后一层的

我从 C 中的张量流会话的输出向量中获得了一些 Eigen TensorMap 我想对 Eigen TensorMap 进行一些操作 重塑和连接等 但是 由于一些奇怪的错误 我的代码无法编译 我尝试用纯 Eigen3 代码重现它 inclu

我有以下特征张量 Eigen Tensor