3回答
四维张量旋转的优化
、、、
我必须在Stokes求解器中执行3x3x3x34D张量+每个时间步100k次的旋转，其中旋转的4D张量是Croti，j，k，l= Croti，j，k，l+ Qm，i* Qn，j* Qo，k* Qp，l*到目前为止，我在Julia中天真地编写了以下代码：通过以下方式：有什么方法可以优化代码吗？
浏览 51提问于2020-06-07得票数 4
回答已采纳
我只是尝试做一个高斯滤波器(像'scipy.ndimage.gaussian_filter')来处理TensorFlow中的四维张量，四维张量的形状是：。我怎样才能做到这一点？
提前感谢！
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
回答已采纳
我需要沿着固定大小的文本行进行卷积。因此，从本质上讲，一个训练示例是一个形式：1*N_FEATURES，其中N_FEATURES等于3640 (140个字符编码为一个热的，所以是40*26=3640)。我正试图理解的例子，确切地说： X = tf.reshape(X, [-1, N_FEATURES, 1, 1]) # to form a 4d1，WINDOW_SIZE，因为它的高度是1，宽度是3。但是为什么给出的例子是“features = sk
浏览 2提问于2016-09-26得票数 0
我想把两个四维张量乘成两个四维张量，并将结果存储在一个四维张量中。我有一个张量--形状batch_size,16,16,3的'A‘和形状batch_size,4,4,3的张量'B’，我想执行一种平铺运算，使张量'A‘的每个4x4x3块都能用张量'B’进行逐元乘法。结果存储在形状与张量'A‘相同的张量'C’中，即batch_size,16,16,3，由于张量'B‘的高度和宽度是张量&#
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个(2,1024,4,6)的四维张量。我想用转置卷积法对这种张量的空间维数进行二次采样，并将信道数从1024减少到512。我想要一个像这个(2,512,8,12)的四维张量。我怎么能这么做？
浏览 2提问于2022-08-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图理解如何使用dimshuffle向四维张量广播噪声。例如，四维张量具有形状(num_examples, 3, 32, 32)，其中3对应于32*32图像的r，g，b分量。我想要添加高斯噪声，但是我想把相同的噪声添加到所有三个分量(如r，g，b)中，对于每一个例子，噪声将是一个随机的32*32矩阵。所以我必须分别添加维数(num_examples, 3, 32, 32)和(num_examples, 32, 32)的两个张量。我还没有弄清楚如何在第二张量上使用dimshuffle，以
浏览 4提问于2016-11-19得票数 1
回答已采纳
1回答
我试着用我的模型来预测/分类，但它说：即使当我以输入的形式，它是(45,45,3)不是(无，45，3)data=list
浏览 4提问于2022-08-09得票数 0
3回答
旋转非线性优化
、、
前几天，我和一位工程师聊了聊，我们俩都被一个与捆绑调整有关的问题搞糊涂了。对于复习器，这里有一个很好的链接来解释这个问题：
现在，当您实际执行这个算法时，旋转矩阵包含了对9个数字的优化。欧拉轴定理说，这9个数字是相关的，总体上只有3个自由
浏览 11提问于2015-11-19得票数 7
回答已采纳
1回答
三维卷积神经网络的实现
、、、
我正在尝试实现用于目标检测和跟踪的。我不能把我的心思集中在细节上。我试图寻找这篇文章的评论和解释。我不相信的是：
对于时间信息，我们从过去的5个时间戳中提取所有的3D点。因此，我们的输入是一个由时间、高度、X和Y组成的四维张量。对于我们的早期融合模型和后期融合模型，我们使用Adam优化器从零开始训练，学习速率为1e-4。该模型是在4台Titan XP GPU服务器上训练的，批处理大小为12。我知道
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
回答已采纳
我在tensorflow基本图像分类指南中有一个名为train_images和train_labels的集合：
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()之后，我想使用ImageDataGenerator水平翻转一些图像，但是当我将模型与火车列表相匹配时，它
浏览 0提问于2019-10-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个简单的卷积编码器在角。我最初的输入是来自csv的平面数组，所以我想要将它们从(196 )重塑到(14,14,1)。我跟踪了科拉斯的医生：# first, reshape our (csv) inputs from (196,) to (14,14,1)
autoencoder.add我是不是犯了什么明显的错误？
浏览 0提问于2018-08-07得票数 0
回答已采纳
我很难在PyTorch中找到关于重塑的信息。Tensorflow非常简单。 我的张量的形状是torch.Size([3, 480, 480])。我想把它转换成一个形状为1,3,480,480的四维张量。我该怎么做？
浏览 838提问于2019-10-09得票数 0
回答已采纳
Tensorflow有大量的转换，可以应用到表示图像(高度、宽度、深度)的3D张量，例如tf.image.rot90()或tf.image.random_flip_left_right()。我知道它们是与队列一起使用的，因此它们只对一个映像进行操作。但是，是否有一种方法可以将运算矢量化，将四维张量(batch_size、高度、宽度、深度)沿一维方向变换为同尺寸张量，而不必用tf.while_loop()对它们进行明确的循环。(编辑:关于rot90()的-从numpy rot90中盗取<e
浏览 0提问于2016-11-07得票数 5
回答已采纳
1回答
物理HDD (旋转锈蚀)被设置为通过客户，但它被错误地标识为客户上的SSD (如驱动器优化对话框中所示)。
如何纠正这种情况，以便Windows优化其旋转磁盘的设置？
浏览 0提问于2013-09-09得票数 1
我想调用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(images,height,width)来调整输入图像的大小。由于我输入的图像都是二维像素数字数组的形式，而resize_image_with_crop_or_pad的图像输入必须是三维或四维张量，这将导致一个错误。我该怎么办？
浏览 2提问于2017-06-13得票数 1
回答已采纳
我有一个四维张量的形状(10，32，32,128).我想为所有的顶级N元素生成一个二进制掩码。arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))我的问题是如何使用arr返回的indices获得与tf.nn.top_k相同形状的二进制掩码。
浏览 1提问于2017-04-08得票数 5
回答已采纳
1回答
我使用梯度惩罚来跟踪WGAN实现的这个。在上面，torch.ones(*image_shape)只是填充一个用1填充的四维张量，然后torch.sqrt(image_size)只是表示tensor(28.)的值。所以，我想了解为什么我需要用tensor(28.)除以四维张量来得到good_gr
浏览 10提问于2022-03-31得票数 2
回答已采纳
1回答
优化旋转充填
、、、
它们的查询意味着检查传感器A(和B，C，D.)的值。当传感器Z值通过此条件时。他们想要使用Python和Spark。因此，为了比较不同传感器的值，我得到了这些传感器键的行，并将结果转到模式TimeStamp，ValueOfA，.，值Z。关于小的和大的:我有上千种不同的传感器，每年大约有10亿个记录。因此，数据肯定适合在一个服务器，但不是在RAM中。他们将开始一天一天地进行小的查询，并且他们希望它们很快。但后来，他们会想要做几年的查询，
浏览 0提问于2019-03-11得票数 1
我正在我的Debian系统上尝试使用btrfs。rfs在微型SD卡上。在启动时，我得到消息"Btrfs检测到SSD设备，启用SSD模式“。这个SSD模式到底给了我什么功能？
浏览 0提问于2014-06-02得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
