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我想将两个PyTorch张量相加，例如，让 a = tensor([[1., 1., 2.], [1., 1., 2.],我希望得到的张量c是： c = tensor([[5., 6., 8., 8., 9., 11.],
[5., 6., 8., 8., 9., 11.],
浏览 1提问于2021-10-18得票数 0
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执行LuaJIT ffi cdata 1和火炬张量2之间转换的最佳方法是什么。根据Mike在lua用户邮件列表3中的答复，如果我们真的想将cdata转换为lua平原表，我们必须做一个循环来将每个条目复制到一个新创建的条目中。实际上，火炬张量提供了更好的LuaJIT ffi访问4的接口。所以，我目前的解决方案是先做一个循环，然后将cdata转换成lua平原表，然后调用张量构造函数，从表5创建张量。但实际上，在我的情况下，我需要做类似的转换之间的LuaJIT ffi cda
浏览 6提问于2016-05-22得票数 1
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我计算了rnn_out并在python列表中追加了它的值。rnn_out = [] hx = rnn(i,hx)因为它是python列表AttributeError：“列表”对象没有属性“视图”
我应该如何使用RNNCell编写一个RNN？
浏览 2提问于2020-06-29得票数 0
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有一个函数可用于导出numpy中两个张量的联合，如下所示：import numpy as npb = torch.tensor[0, 1, 2, 3, 4])但是，我正在寻找torch函数，它可以直接用于两个张量如果像上面一样使用numpy函数，则必须将结果从numpy转换为torch，并且必须使用cpu，尽管该函数被
浏览 2提问于2022-10-07得票数 1
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假设有一个火炬张量，例如具有以下形状：我现在想要的是，得到每个120x120矩阵的最大值的指数。然后，我想得到火炬张量，这是一个指数与形状[20, 2]的列表。
我怎么能这么快？
浏览 3提问于2018-11-08得票数 24
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火炬版os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"from torchvision import datasets,
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
我有一个4维的火炬张量。它的形状是50，1，1,200。我必须得到一个包含200个3d张量的模块的列表。哪种方法是最简单的？
浏览 7提问于2021-04-26得票数 1
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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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假设我有一个内存列表list_of_tensors = [tensor1, tensor2, tensor3, tensor4]。每个元素都是(1, 1, 84, 84)形状的火炬张量。我想将这个张量列表连接起来，得到形状为(4, 1, 84, 84)的张量。torch.cat(TT, dim=0)肯定会允许我这么做。TT必须是张量的元组，所以torch.cat(*list_of_tensors, dim=0)或torch.cat((*list_of_tensors),
浏览 1提问于2020-04-05得票数 1
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我有一个浮点值的列表(或者，一个numpy数组)。我想创建一个1d火炬张量，它将包含所有这些值。我可以创建torch张量并运行一个循环来存储值。但是我想知道有没有什么方法，我可以从列表或数组中创建一个带有初始值的torch张量？也建议我，如果有任何蟒蛇的方式来实现这一点，因为我在pytorch工作。
浏览 1提问于2017-03-20得票数 14
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下面是我写的函数： def channel_var(image_dataset): for image in image_dataset[1:]: return tuple(map(lambda x: x/len(image_dataset), torch.var(res[1]),m.sa
浏览 10提问于2019-09-26得票数 0
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我是新的火炬，并正在寻找一个快速获得分数的功能。在给定一组样本和一个分布的情况下，输出一个张量，该张量包含每个样本的相应分数。torch.eye(2))samples.requires_grad_(True) log_probs[i].backward(retain_graph = True)
得到的s
浏览 6提问于2020-07-11得票数 1
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如何对火炬中的两个张量执行按位和/或操作？
假设我有两个ByteTensors a和b，我想计算逻辑和/或它们之间的逻辑。是否可以使用一个函数来完成它？
浏览 5提问于2016-07-13得票数 0
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我有两个火炬张量。一个是shape [64, 4, 300]，另一个是shape [64, 300]。如何将这两个张量连接起来以获得形状[64, 5, 300]的合成张量。我知道用于此的tensor.cat函数，但为了使用该函数，我需要重塑第二个张量，以便与张量的维数相匹配。我听说不应该对张量进行整形，因为这可能会弄乱张量中的数据。我如何做这个连接？
浏览 9提问于2020-05-12得票数 1
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我有如下所示的火炬张量列表 5.1037e-[-3.8719e-01, 2.9603e-01, 2.5516e-01, ..., 1.7509e-01,火炬张量的形状是
浏览 1提问于2022-11-03得票数 -1
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有一个随机初始化火炬张量的形状如下。输入tensor2 = torch.rand((4,2,3,100))
tensor1和tensor2分别是具有24个100维矢量的火炬张量通过得到两个张量指数相同的向量之间的欧氏距离，得到一个形状为torch.size([4,2,3])的张量。然而，pairwise_distance函数计算张量的第二维欧氏距离。所以dist形状是torch.si
浏览 21提问于2021-07-02得票数 2
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我有两个火炬张量a和b，张量a的形状是batch_size，emb_size，张量b的形状是num_of_words，emb_size。我想对这两个张量做元素乘积，而不是点积。
浏览 13提问于2019-08-16得票数 1
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在火炬文档中，交叉熵损失是这样说的：
这是否意味着对于二进制(0,1)预测，输入必须转换为(N,2)张量，其中第二维等于(1-p)？因此，例如，如果我预测一个类的目标1 (true)为0.75，是否需要将两个值(0.75；0.25)叠加在一起作为输入？
浏览 0提问于2018-08-18得票数 0
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