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我有这样的代码：tensor_of_tensors= torch.tensor(list_of_tensors) ValueError:只有一个元素张量可以转换为
如何将火把中的张量转换为<em
浏览 2提问于2020-04-22得票数 7
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我有张张量表：
object_ids = [tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.]), tensor([2., 3.])]
浏览 1提问于2021-04-30得票数 2
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假设我有一个列表[(0,0),(1,0),(1,1)]和另一个列表[4,5,6]，大小为(3,2)的矩阵X。我正在尝试将列表分配给像X[0,0] = 4、X[1,0] = 5和X[1,1] = 6这样的矩阵。但是我似乎在给张量分配一个列表时遇到了问题。x = torch.zeros(3,2)value = [4,5,6]
5 value
浏览 510提问于2020-09-23得票数 3
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我正在研究GANs模型，生成器创建了一个大小为(3,128,128)的张量，我用伪代码转储了这个张量image = Generator(noise).clone()torch.save(tensor, save_path)
问题是张量比相同张量的存储量更大，即使它们具有相同的shape和dtype。>>> import sy
浏览 3提问于2022-01-11得票数 1
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我们可以将一维数组的浮点数转换为numpy数组或torch张量，如下所示。np_array = np.fromstring(line, dtype='int', sep=" ")
>> array([1, 5, 3, 7, 4])torch_tensor = torch.tensor
浏览 16提问于2020-05-10得票数 2
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我有一个三维张量，我在python代码之外创建，并且能够以任何人类可读的格式进行编码。我需要将这个张量的值作为冻结层加载到我的pytorch神经网络中。我尝试将张量编码为[[[a,b],[c,d]], [[e,f], [g,h]], [[k,l],[m,n]]]格式的文本文件，这似乎是最符合逻辑的方式。然后我试着通过但在npy
浏览 3提问于2020-11-19得票数 3
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如何将张量除以列(轴= 1)。例如input: result: [2, 1],tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])) [1, 2], [3, 3]])我提出的解决方案是首先
浏览 2提问于2021-03-05得票数 0
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我不知道为什么张量的结果都是0。这里有什么问题吗？>>> import numpy as np'1.15.4'
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
&g
浏览 3提问于2018-11-25得票数 5
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我想将包含int列表的列转换为troch.tensor。:# 0 [0, 1, 2]# 2 [0, 1, 2]
# Output:# 1 [0, 1, 2, 12]
print(torch.ten
浏览 6提问于2021-11-19得票数 1
如何解决ValueError:只有一个元素张量可以转换为Python标量下面是我对应于列车迭代器的代码of distributed/parallel training
浏览 3提问于2021-07-07得票数 1
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如何解释张量大小？
、、、、
我很难理解以下几点之间的差异：x2 = torch.tensor([[1, 2, 3]]) # doublebracketstorch.Size([3])我将其解释为x1是(3x1)列向量然而，当试图转换两个向量：print(x1.T) print(x2.T)时，我们得
浏览 3提问于2020-12-13得票数 0
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我有张量列表，每个张量都有不同的大小，如何使用pytroch将这个张量列表转换为张量 更多信息我的列表包含张量每个张量都有不同的大小例如第一个张量的大小是torch.Size(76080，38) 其他张量的形状在第二个元素中可能不同，例如列表中的第二个张量是torch.Size(76080，36) 当我使用<e
浏览 142提问于2019-03-08得票数 14
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我需要将int转换为双张量，并且我已经尝试过几种方法，包括torch.tensor([x], dtype=torch.double)，首先定义张量，然后用x_tensor.double()将dtype转换为double，还有用torch.DoubleTensor([x])定义张量，但实际上没有人从torch.float64更改dtype。这是代码片段>&
浏览 3提问于2021-02-26得票数 1
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我尝试将torch.max()返回类型(torch.return_types.max)作为参数传递给函数torch.tile() torch.tile(torch.max(x), (1, 1, 1,5)) 错误是：TypeError: tile(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not torch.return_types.max。如何将torch.r
浏览 280提问于2021-09-08得票数 0
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我想要做的是将图像转换为numpy数组，作为回归模型的输入。所以我把图像转换成numpy数组，然后转换成张量。它是变量x_train。但是我得到了一个错误如下：ValueError: only one element tensors can be convertedtensorFromImg = imgToTensorTransformer(data)
x_train = t
浏览 5提问于2021-12-07得票数 0
我在PyTorch中创建了一个sparse_coo张量： import torch
i = torch.tensor([[0, 1, 1],[2, 0, 2]])v = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
# create sparse_coo_tensorsparse_tensor = torch</
浏览 274提问于2020-10-27得票数 0
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我正在将一个列表转换为一个PyTorch张量，并得到了一个警告消息。转换本身并不困难。例如：>>> thing = [[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3], 2, 3]我收到警告：
home/user1/files/module.py:1:
浏览 1提问于2020-08-03得票数 0
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如果我有一个三维张量的例子tensor_a = torch.tensor(a)tensor([[4, 2, 1, 6],但是用几个指数怎么样？list_indices = [[0, 0], [0,2], [1, 2]]combos = []
浏览 4提问于2021-12-14得票数 0
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