如何修复numpy中的“ValueError: shapes (1,3) and (1,1)：3 (dim 1) != 1 (dim 0)”错误 - 腾讯云开发者社区

print(my_2d_array.strides) (32, 8) NumPy中也支持多维数组，多维数组中的元素也可以像列表中一样访问： >>> jj = np.array([[1, 2, 3],...([1, 2, 3]) >>> mm matrix([[1, 2, 3]]) 访问矩阵中的单个元素: >>> mm[0, 1] 2 注意矩阵的乘法含义，比如1x3的矩阵是不能与1x3的矩阵相乘的。.../defmatrix.py", line 309, in __mul__ return N.dot(self, asmatrix(other)) ValueError: shapes (1,3)...and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) !...= 1 (dim 0)>>> mm * ss.T matrix([[14]]) 其中.T方法完成了ss的转置。

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tf.boolean_mask

# 1-D exampletensor = [0, 1, 2, 3]mask = np.array([True, False, True, False])boolean_mask(tensor, mask...) # [0, 2]一般情况下，0 dim(mask) = K dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。...axis:一个0-D int张量，表示要掩模的张量中的轴。默认情况下，axis为0，它将屏蔽第一个维度。否则K +轴的名称(可选)。...返回值： (N-K+1)-维张量，由掩模中与真值对应的张量中的项组成。...可能产生的异常：ValueError: If shapes do not conform.例：# 2-D exampletensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]mask = np.array

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。...([[1, 2], [3, 4, 5]]) ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3) torch.tensor() 构成了任何...describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...(torch.mm(x, mat1)) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x3 and 2x3) 为了执行成功的矩阵乘法运算

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Numpy基本用法介绍

我们在以前的文章中已经介绍了如何安装python及其python的一些特性，现在将介绍数据分析过程中经常用到的Numpy库。...关于matplotlib可以戳 ➡️ 如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 Numpy是一种用于处理数值计算的Python...: shapes (7,3) and (7,1) not aligned: 3 (dim 1) !...= 7 (dim 0) np.dot: 对于2-d array,进行矩阵乘法；对于1-d array，进行向量的内积运算。...: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,1) 重塑与堆叠在某些数值计算和代数运算中，可能会需要在输入矩阵的基础上改变结果矩阵的形状

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基于Gan的cifar10数据生成器

上一篇介绍了关于mnist手写数字，基于GAN的生成模型，这一次我们来看看cifar10数据集的生成器，当然也是基于GAN的其实mnist和cifar10数据集差不多，cifar10是彩色图片也就是多增加了一个通道数...] to [-1,1] X = (X - 127.5) / 127.5 return X # select real samples def generate_real_samples(dataset...) # scale pixel values from [-1,1] to [0,1] X = (X + 1) / 2.0 # plot the generated samples for i in range...%.3f, d2=%.3f g=%.3f' % (i+1, j+1, bat_per_epo, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # evaluate the...) 可以看到跑了两百个epoch之后生成的图像还是有些真实的：

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Github 项目- 基于YOLOV3 和 DeepSort 的实时多人追踪

如果是其它类别,需要修改 yolo.py 中的类别. 该项目也可以在测试时调用相机. 1. 依赖项项目代码兼容 Python2.7 和 Python3....(height, width, in_dim, out_dim) conv_weights = np.transpose(conv_weights, [2, 3, 1, 0])..., (1,1)), DarknetConv2D_BN_Leaky(num_filters*2, (3,3)), DarknetConv2D_BN_Leaky...{0:32, 1:16, 2:8}[l] for l in range(3)] y_true = [ np.zeros((m, grid_shapes...]] input_shape = K.cast(K.shape(yolo_outputs[0])[1:3] * 32, K.dtype(y_true[0])) grid_shapes =

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VBA实用小程序：将Excel中的内容输入到PowerPoint

在将Excel中的内容输入到Word中时，可以利用Word的书签功能，而将Excel中的内容输入到Powerpoint要困难得多，因为它没有书签，甚至不允许为幻灯片上的对象命名，那么，怎么办呢？...因此，下面的代码的思路很简单，对其进行设置，只需为Excel中的文本、区域和图表命名，并按照代码中的说明在Powerpoint中创建匹配的名称。...On Error GoTo 0 '处理表和图表 '在PPT中查找所有相关标签并处理它们 Dim slide As Object Dim shpPPT As Object...Do While C.Count > 0: C.Remove 1: Loop For Each shpPPT In slide.Shapes C.Add...,便于用户核查结果 PPTApp.Activate Set PPTApp = Nothing Application.CutCopyMode = False Cells(1,1

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python 分水岭算法的实现

参考链接： Python中的numpy.isscalar “”“ watershed.py-分水岭算法该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。...Raises ------ ValueError If the shapes of the given arrays don't match. """ if...= image_dim: raise ValueError("Connectivity dimension must be same as image") if offset...is None: if any([x % 2 == 0 for x in c_connectivity.shape]): raise ValueError("Connectivity...3)), ... indices=False) >>> markers = ndi.label(local_maxi)[0] 最后，我们对图像和标记运行分水岭： >>> labels = watershed

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机器学习会议论文（三）StarGAN-VC实现非并行的语音音色转换

1,1), (1,4)), Down2d(32, 64, (4,8), (2,2), (1,3)), Down2d(64, 128, (4,8), (2,2...), (1,3)), Down2d(128, 64, (3,5), (1,1), (1,2)), Down2d(64, 5, (9,5), (9,1),...= Up2d(68, 128, (3,5), (1,1), (1,2)) self.up3 = Up2d(132, 64, (4,8), (2,2), (1,3)) self.up4...x = torch.cat([x, c2], dim=1) x = self.up2(x) c3 = c.repeat(1,1,x.size(2), x.size(3)...) x = torch.cat([x, c3], dim=1) x = self.up3(x) c4 = c.repeat(1,1,x.size(2),

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剖析源码讲解Numpy模块中的tile函数

之后就是很重要的如何去进行复制呢？这里的c.size得到的结果是c中元素的个数： n = 0直接输出结果 n > 0执行复制元素的代码。...= 1: c = c.reshape(-1, n).repeat(nrep, 0) n //= dim_in 从上面的分析我们也可以知道，到这一步，我们的shape和tup中的元素个数是相互匹配的...如果tup中的值不为1，则执行c = c.reshape(-1, n).repeat(nrep, 0)；n //= dim_in这两句代码。...[[1 2][3 4]].repeat(2,0)的执行结果是[[1 2] [1 2] [3 4] [3 4]] 返回结果 return c.reshape(shape_out)，也就是array([[1,2,3,4...],[1,2,3,4]]).reshape((2,4))，执行的结果是[[1 2 1 2] [3 4 3 4]] import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4

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深度推荐模型——BST

受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发，BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息，同时考虑序列的前后顺序，能够更好的表达用户兴趣。 ?...= 0: raise ValueError( f"embedding dimension = {embed_dim} should be divisible...self.num_heads, self.projection_dim)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call...x中每行为各特征的类别值的id train_user_id_data, train_now_item_id_data, train_item_ids_data, train_rating_ids_data...input_length=1)(user_id) # [-1,1,vec_dim] usr_emb = keras.layers.Flatten()(usr_emb) # [-1,vec_dim

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【数据分析与可视化】数组与矩阵运算

快速创建数组 import numpy as np # 返回符合正态分布的数组 np.random.randn(10) array([-0.05382978, 0.57450604, 0.08319436...: shapes (4,5) and (4,5) not aligned: 5 (dim 1) !...= 4 (dim 0) # 范围为10，长度size a = np.mat(np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)) a matrix([[0, 2, 0...8, 8, 0, 8], [3, 5, 3, 6, 0], [7, 5, 9, 3, 7]]) # 返回当前数组元素的唯一值 np.unique(a) array([0,...1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 列求和 sum(a) array([17, 26, 28, 13, 17]) # 第一行求和 sum(a[0]) 28 # 第一列的和 sum

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Python3-array和matrix

：对于多维arrays的数据结构解释： [多维arrays数据结构理解][1] 这里暂时理解为秩，虽然这样理解是错误的，但是可以说的通一些事情。...才是在numpy里的真实的理解形式） array要求秩为1(N*1,1*N等）或者大于2 matrix要求秩必须为2（rank必须为2） - 下面是关于ndim和size的理解： >>> a...size返回的是元素的个数** - 关于dim, shape, rank, dimension and axis in numpy的细节的问题理解： [stackoverflow地址][2]...## 补充 ## 如何让 M = matrix([1, 2, 3, [4]]) 如何转变为 array([1, 2, 3, 4]) 比较优雅的办法： x=matrix(arange(12).reshape...((3,4))) x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) x.getA1() array([ 0, 1, 2, 3

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pytorch: 如何优雅的将 int list 转成 one-hot形式

虽然 pytorch 已经升级到 0.2.0 了，但是，貌似依旧没有简单的 api 来帮助我们快速将 int list 转成 one-hot。那么，如何优雅的实现 one-hot 代码呢？...("ids must be 1-D list or array") ids = torch.LongTensor(ids).view(-1,1) out_tensor.zero_()...out_tensor.scatter_(dim=1, index=ids, src=1...从 value 中拿值，然后根据 dim 和 index 给自己的相应位置填上值 Tensor.scatter_(dim, index, src) # index: LongTensor # out[index...[i, j], j] = value[i, j] dim=0 # out[i,index[i, j]] = value[i, j]] dim=1 # index 的 shape 可以不和 out 的

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解决Keras中的ValueError: Shapes are incompatible

解决Keras中的ValueError: Shapes are incompatible 摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...正文内容 1. 什么是ValueError: Shapes are incompatible？...3. 如何解决ValueError 3.1 检查并调整输入数据形状确保输入数据的形状与模型定义的输入层形状一致。...常见原因包括输入数据维度不一致或数据预处理错误。 Q: 如何避免ValueError: Shapes are incompatible？...通过本文介绍的各种方法，我们可以有效地检测和修复这个错误，确保我们的模型能够顺利运行。

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【连载14】VGG、MSRANet和Highway Networks

图中D和E分别为VGG-16和VGG-19，是文中两个效果最好的网络结构，VGG网络结构可以看做是AlexNet的加深版，VGG在图像检测中效果很好（如：Faster-RCNN），这种传统结构相对较好的保存了图片的局部位置信息...（不像GoogLeNet中引入Inception可能导致位置信息的错乱）。...· 不同点 · 使用3×3的小卷积核代替7×7大卷积核，网络构建的比较深； · 由于LRN太耗费计算资源，性价比不高，所以被去掉； · 采用了更多的feature map，能够提取更多的特征...X_train.reshape(X_train.shape[0], dim, dim, channel).astype('float32') / 255 X_test = X_test.reshape...(X_test.shape[0], dim, dim, channel).astype('float32') / 255 Y_train = np_utils.to_categorical

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不平衡数据：Handling Imbalanced Dataset with SMOTE导致ValueError ⚖️

然而，有时在应用SMOTE时会遇到ValueError，本文将详细介绍如何处理这一错误，并提供一些有效的方法来避免和解决该问题。...SMOTE是一种流行的处理不平衡数据的方法，它通过生成合成少数类样本来平衡数据集。然而，在使用SMOTE的过程中，可能会遇到各种错误，ValueError就是其中之一。...ValueError: Found array with dim 1 原因: 输入数据的维度不正确，通常是因为输入的是一维数组，而SMOTE期望的是二维数组。...小结处理不平衡数据集是机器学习中的一个重要环节，SMOTE提供了一种有效的解决方案。然而，在使用SMOTE时，可能会遇到各种错误，特别是ValueError。...表格总结️ 错误类型解决方案 ValueError: Expected n_neighbors 调整n_neighbors参数 ValueError: Found array with dim 1 检查并调整输入数据的维度

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Tensorflow常见模型及工程化方法

Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。..., kernel_size[1], shapes[-1] dtype=tf.float32, )...pointwise_filter = tf.get_variable("pointwise_conv.weight", (1,1..., shapes[-1], dim), dtype=tf.float32, ) outputs =..., conv_number=2, k=5): # input_x: 输入数据，为batch * seq * dim # dim：对应的输入的维度 # conv_number: 对应的卷积的层数

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NumPy 1.26 中文文档（五十）

还有一种“flat”就地数组，适用于无论维度如何都想修改或处理每个元素的情况。一个例子是“量化”函数，在此函数中，对数组的每个元素进行原地量化处理，无论是 1D、2D 还是其他。...如果数组具有指定数量的维度之一，则返回 1。否则，设置 Python 错误字符串并返回 0。...由于这不是NULL，Python 解释器将不知道如何检查错误。...请注意，这些宏和函数是专门设计用于与 NumPy C/API 一起使用，不管 NumPy 版本号如何，无论 1.6 版本之前和之后的一些 API 弃用后的情况如何。...如果数组具有指定数量的维度之一，则返回 1。否则，设置 Python 错误字符串并返回 0。

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Tensorflow常见模型及工程化方法

Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。..., kernel_size[1], shapes[-1] dtype=tf.float32, ) ...pointwise_filter = tf.get_variable("pointwise_conv.weight", (1,1..., shapes[-1], dim), dtype=tf.float32, ) outputs =..., conv_number=2, k=5): # input_x: 输入数据，为batch * seq * dim # dim：对应的输入的维度 # conv_number: 对应的卷积的层数

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NumPy基础

tf.boolean_mask

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