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我有两个张量的火把，这些形状： RuntimeError:张量必须具有相同的维数: got 2和3
我该怎么做才能解决这个问题？如何将二维PyTorch张量转换为三维张量，或者如何在不丢失任何数据的情况下将<em
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
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秩3的张量乘法
、、
我有两个3级张量，换句话说，是两个三维矩阵。我想取这两个矩阵的点积。我对继续处理这个问题感到困惑。用公式帮我解决这个问题。
浏览 4提问于2017-10-13得票数 0
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我有一个由二维张量组成的三维张量，例如： [0, 1, 0], [0, 1, 0], ])
我需要一个二维张量和的列表或张量到目前为止，我已经
浏览 6提问于2020-08-10得票数 2
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操作:我有维度[n x m x c]的pytorch张量A和维度[1 x 1 x c]的B。我想将每个1 x 1 x c向量的内积与A的B相乘，从而生成[n x m]维的张量C。在我的网络的前向函数中，在特定的步骤我接收维度[N, channels, Height, Width]的张量，其中N是图像的<
浏览 35提问于2019-01-31得票数 1
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我有两个PyTorch张量A，形状30，11，32，64和B，形状30，11，89。我的目标是创建一个形状为30，11，89，32，64的张量C，其中张量A应该扩展并在第三维复制，然后在适当的维度与张量B相乘。 如何在PyTorch中实现这一点？
浏览 21提问于2020-01-14得票数 1
我想从三维张量中提取元素，生成二维张量。我有三维张量(2000×2×3)和指数1D-张量表示3-dim (2000).指数张量一定包含2 0 0 0个元素的指数0~2。事实上，我希望在A[:,:,inds]中得到相同的结果。如何用tf.gather_nd做这件事，请帮帮我。
浏览 4提问于2016-12-12得票数 0
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根据，我看到Pytorch’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做一个简单的序列到序列的LSTM，并且我有： print('x', x)我的x.size我想我需要一个第三维度，但我不确定它到
浏览 2提问于2020-02-11得票数 2
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我有两个三维Pytorch张量，一个维度(8，1,1024)，另一个维度(8，59，77)。我想把这两个人相乘。 我知道它们不能在当前状态下相乘，所以我想迭代地将它们相乘，并附加到单个张量中。当我们迭代第二维时，第二个张量可以表示为(8，59，1)。在这种状态下，将其与形状的第一个张量(8，1,1024)相乘，得到形状(8，59,1024)的张量，最后将所有这77个输出附加到一个中，得到(8，59,
浏览 32提问于2020-11-22得票数 1
尝试了不同的模型，由于某种原因，我在尝试更改所有可以更改的内容后，一直收到这个错误。有人能解释一下我的错误在哪里吗?或者告诉我如何解决这个问题？无法发布完整的错误消息
浏览 155提问于2021-02-19得票数 0
我想使用python2.7和torch，我使用的是torch 1.4.0。input for 4-dimensional weight 1 1 2, but got 3-dimensional input of size [1, 4, 1] instead
然而，python 3的结果与此代码完全相同
浏览 6提问于2022-06-26得票数 1
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我想知道如何做下面的代码，，但现在使用pytorch，其中dtype = torch.cuda.FloatTensor。这里有直接的python代码(使用numpy)：import random as randpop = 30y = x**2best = x[indexmin]
这是我的尝试出现以下
浏览 2提问于2017-11-13得票数 1
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我有一个三维张量(sequence_length，batch_size，word_dim)，我需要用"word_dim“维数做矩阵运算，这样就可以将张量转换为(sequence_length，batch_size看来matmul运算只适用于二维张量。由于"batch_size“的存在，我不能将三维张量转换成二维张量。我该怎么做？
浏览 2提问于2016-10-30得票数 0
我试图根据另外两个张量的内容组装一个张量，如下所示：
我有一个叫A的二维张量，它的形状为I* J，另一个叫B的二维张量，它的形状为M* N，其元素是A的第一维的指数，我想得到一个具有M*N*J形状的三维张量C，使得[0，M)中的所有m和[0，N]中的所有m都有C[m,n,:]
浏览 3提问于2022-01-31得票数 1
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对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：b = numpy.ones((2, 1))但是，这不适用于PyTorch：b = torch.ones((2, 1))此代码引发以下错误：
如何在PyTorch
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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假设，我有一个三维张量Aprint(A)mask = torch.zeros((4, 3), dtypetorch.ByteTensormask[1, 1] = 1print('Mask: ', mask)
从masked_select中使用PyTorchRuntimeError: The size of tensor a (2) must m
浏览 2提问于2020-05-22得票数 5
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有没有什么方法可以检索二维pytorch张量中包含的最大元素的行和列索引？例如，请参阅下面的pytorch张量a：>> torch.tensor([1,2,3], [6,7,8])
张量a中最大的元素是9，它发生在第二行的第一列。如果我将其更改为从零开始的python列和行索引，元素的</em
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
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有一个二维张量a[m,n]和一个三维张量b[k,n,h]。我应该使用什么API将二维张量乘以三维张量来获得三维张量c[k,m,h]？reshape_A), [3, 3, 2])
print(sess.run(re))
re = re.eval() 但是有没有更简单的方法呢
浏览 68提问于2019-05-06得票数 0
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在pytorch中，我必须得到维数K，L，M和M，L，N的张量，我要执行这些张量沿中间二维方向的标准张量卷积积，从而得到K，N张量。我找不到关于如何执行这些操作的正式文档，也许应该在其他库中进行更好的操作，然后再转换为py手电筒张量？
浏览 1提问于2020-07-30得票数 0
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在Theano中，当具有A，B，C形状的三维张量x和C，D形状的二维张量y时，theano.tensor.dot(x, y)返回A，B，D形状的三维张量。
“火炬”中的等效操作是什么？torch.dot似乎不这样做，x * y和torch.mm抱怨说，他们想要两个参数的2D张量，而torch.bmm则需要两个参数的3D张量。
浏览 8提问于2016-03-16得票数 1
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