我正在尝试弄清楚如何在b (batch size), d (depth), h (hight) and w (width)表示为如下的张量上进行移位: b, d, h, w = tensor.size() 因此,我需要找到移位张量和张量本身之间的减法。 我正在考虑使用torch.narrow或torch.concat对每一边进行减法(向右、向左、向上和向下),每次我从相同的张量一侧(张量本身一侧)减去,最后我将对每一侧的差/减进行加/和(所以我将得到移位的张量和张量本身之间的最终减法。 我是PyTorch的新手,它很容易理解,但很难实现,也许有一种更简单的方法(直接做减法,而不是在两边都做,
在我的程序中,我想使用张量的形状值。例如,张量x的形状为(3,4,5)。我想得到4的值,我尝试了下面的方法:
t=x.shape[1] #returns a scalar
t=x.shape[1].eval() #returns a array(4)
怎样才能得到4的值,我想要的是一种int类型,而不是标量或其他类型。
我有两个排名为2的Tensor,在第二个维度上大小相等,但在第一个维度上不相等。例如,形状[a, n]的张量A和形状[b, n]的张量B。它们可以看作是包含长度为n的向量的两个数组。
我有一个函数f,它接受两个输入,每一个都是形状[n]的张量,并返回一个标量。我想将这个函数应用于A和B中的每一对向量,结果是形状为[a, b]的张量C,这样,对于C中的每个位置(i, j),C[i, j] = f(A[i], B[j])。
如果这些只是常规的Numpy数组,我可以用下面的代码来完成:
# Assume a, b, and n are integers, and A and B are Numpy
我很难理解张量是如何工作的,例如,我创建了一个包含零的张量。
Enhanced = tf.zeros((m, n))
我想用另一个张量"lr_ip“中的元素替换这些零,使用for循环:
m, n, c = lr_ip.shape
Enhanced = tf.zeros((m, n))
for k in range(c):
q = lr_ip[:, :, k]
for i in range(1, m+1):
for j in range(1, n+1):
qi = q[i-1:i+2, j-1:j+2]
p_
我有张张量的列表,有不同的维度。我想找出所有张量的最大绝对标量值。问题是,我认为我需要一种方法来做大于或小于张量,但我只能找到tf.equal()。这就是我想做的事:
curMaxAbs = tf.Variable(-1, tf.float64)
for g in myList:
maxG = tf.abs(tf.reduce_max(g))
minG = tf.abs(tf.reduce_min(g))
maxAbsG = maxG if tf.greaterThan(maxG,minG) else minG
curMaxAbs = maxAbsG if tf
下面的函数适用于小的正指数和基函数。如果指数很大,那么内存就不够了,程序应该终止。相反,如果对大指数调用该函数,那么0是returned.Why吗?一种猜测是,出现了带零的乘法,但没有这样的情况。
返回零的一个例子是power(2,64)。
unsigned long long int power(unsigned long long int base,int exp){
if (exp == 0 && base != 0)
return 1;
return base*power(base,exp-1);
}
在python中获得int的最简单/最快的方法是什么,它可以用二进制语言表示。这是为了产生N位掩码。
例如:
If total number of bits is 4, then binary '1111' or int 15
If total number of bits is 8 then, binary '1111 1111' or 255
我当时的印象是~0是为了那个目的,看起来不是那样的,否则我就错过了什么。