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我有一个形状为(batch_size，number_maps，x_val，y_val)的火炬张量。张量使用sigmoid函数进行归一化，因此在[0, 1]范围内。我想要找到每个映射的协方差，所以我想有一个形状为(batch_size，number_maps，2，2)的张量。据我所知，在numpy中没有torch.cov()函数。如何有效地计算协方差而不将其转换为numpy？torch.cat((xx, xy, yx,
浏览 7提问于2020-10-27得票数 1
如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过它不同于问题how to compute covariance in tensorflow，他们的问题是计算两个向量的协方差，而我的</e
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
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我有张量A (Mask)和张量A的掩模(M )。例如，图1是我的张量A。我为蒙面查询密钥对画灰色。图1.张量A的示例
我不需要灰色值来进一步计算。所以我想做一个较小的张量，包括所有所需的值。
浏览 12提问于2022-08-02得票数 1
我有一个维度为Batch_size，n，n的3D火炬张量，这是我的网络层的输出，以及一个大小为n，n的恒定2D火炬张量。我如何在批量大小上执行逐个元素乘法，这应该导致一个大小为Batch_size，n，n的火炬张量？我知道可以使用显式循环来实现此操作，但我对最有效的方式感兴趣。 谢谢
浏览 16提问于2020-01-24得票数 0
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我有一个大小为的4D张量，但我需要计算每个24x24矩阵的特征值，以获得大小为的2D张量，其中每个元素表示相应矩阵的特征值。
浏览 0提问于2018-03-24得票数 2
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我正在将一段代码从tensorflow转换为pytorch，代码在计算过程中使用numpy数组。在计算过程中，我可以将输入保持为numpy数组吗?还是必须将它们转换为torch张量？
浏览 0提问于2021-07-13得票数 0
我想要插入一个一维火炬张量到一个特定的行号到一个2D火炬张量(使用Pytorch)。当我说我想使用Pytorch时，我不想把任何东西转换成一个非Pytorch列表，并在CPU和GPU上来回发送<e
浏览 1提问于2021-08-01得票数 1
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我尝试将一个函数应用于3d火炬张量，同时将该函数应用于2d张量，该张量通过3d火炬张量的轴1读取。例如，我有一个形状为(51, 128, 20100) (名为autoencode_logprob的变量)的火炬张量，函数(Rawid2sentence)在形状(51, 20100)的输入上运行。现在，我编写了使用naive for循环运行的代码，使用
浏览 19提问于2019-05-08得票数 0
我想循环遍历4D张量的2D矩阵，它是resnet层(激活图或特征图)的输出，以便在测试时对其进行一点修改 注意:我正在使用keras 我尝试使用不同的代码将张量转换为numpy数组，但得到了一些奇怪的错误总而言之:我只需要对resnet层的激活张量应用一些修改，然后继续向前传递，以便“可能”获得一些准确性增强
浏览 18提问于2019-05-14得票数 0
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我已经读过一些关于lua/torch中的“数组”的教程，我看到的只是张量这个词。他们到底是什么？如何初始化2d“张量”？torch.Tensor{1,2,3}，它给了我2在八度/MATLAB中类似于torch.Tensor{1,2,3;4,5,6}，但这给了我另一个列向量2464 5 6
另外，我用火炬来执行我的<
浏览 1提问于2016-05-30得票数 0
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我试图在没有ML框架的Java中使用PCA进行特性选择，只使用Apache数学矩阵库。
pcaResultSet PCAResultSet =新PCAResultSet()；double data**特征向量表示数据的相对基(轴)**从主成分分析*/ EigenDecomposition分解中
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？或者我们应该计算它并把它传递给cv::pca警员？从特征向量和特征</e
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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我正在实现来测量同一个池的两个向量之间的距离，并且认识到它似乎是最正确的，但有时不正确，可能是由于负值造成的。我意识到有时候
D: 374.799551607287 2.75094834987157 374.209110037364 2.75091796001419
然后是协方差矩阵我不确定这是一个编程问题(这就是为什么我还没有包括代码行)
浏览 0提问于2018-02-27得票数 1
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首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。那两个人不是也这么做的吗？减少属性/特征/维度的数量？请帮我理解一下。谢谢
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
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卡尔曼滤波的置信区间估计
、、、
我一直在努力实现一个卡尔曼滤波器，以搜索异常的二维数据集。非常类似于我在这里找到的优秀帖子。作为下一步，我想预测置信区间(例如，95%对下限和上限值的置信度)，我预测的下一个值将下降。因此，除了下面这条线之外，我还想生成两条额外的线，它们代表95%的信心，认为下一个值将在地板或天花板以下。我假设我将使用由Kalman滤波器生成的每个预测返回的不确定性协方差矩阵(P)，但我不确定它是否正确。任何指导或参考如何做到这一点，将不胜感激！上述
浏览 9提问于2014-06-25得票数 5
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假设存在一个具有以下维度(32, 20, 3)的张量，其中batch_size = 32，num_steps = 20， features = 3。这些特性来自具有以下格式的.csv文件：200, 100, 023.2, 1, 9.3
每一行都被转换成3个模糊向量(numpy数组我们希望在递归神经网络中使用这些特征，但是直接将这些特征输入神经网络是不行的，我们首先通过对批样本中的每个3DIM向量进
浏览 3提问于2018-02-09得票数 2
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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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最初，tensorflow和Py手电筒有一个根本的区别：
现在，这种差异变得不那么明显了。Tensorflow已经回应了火炬</
浏览 4提问于2019-10-28得票数 2
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如何从二维数组(即结构张量场)计算结构张量？// the 2D grey-scale image, represented by a 2D array ofdoubles
// compute the gradient vector field
浏览 5提问于2013-05-29得票数 1
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我正在跟踪这个的帖子，它是从比戈托论坛# where output.shape = [1, 2] and target.shape =[1, 2]def my_loss(output, target):
loss = torch.tensor(np.linalg.norm(output.detachRuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a
浏览 1提问于2019-10-29得票数 1
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