如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中的“list”和“_ListWrapper”进行相等比较)，那么这两种类型也将被认为是相同的。...这将正确地重新打包已压扁的dict和OrderedDict，并允许压扁OrderedDict，然后使用相应的普通dict重新打包，反之亦然。具有不可排序键的字典不能被压扁。...拉格张量被展开成它们的分量张量。如果为False(默认值)，则不展开复合张量。...如果结构是或包含dict实例，则将对键进行排序，以确定顺序打包平面序列。对于OrderedDict实例也是如此:忽略它们的序列顺序，而使用键的排序顺序。在flatten中遵循相同的约定。...这将正确地重新打包已压扁的dict和OrderedDict，并允许压扁OrderedDict，然后使用相应的普通dict重新打包，反之亦然。具有不可排序键的字典不能被压扁。
返回值:如果fetches是单个图形元素，则使用单个值;如果fetches是列表，则使用值列表;如果fetches是字典，则使用与之相同的键的字典(有关运行，请参阅文档)。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...此外，如果键是tf。将检查值的形状是否与占位符兼容。如果键是tf.Tensorsparse，这个值应该是tf.SparseTensorValue。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。...fetches是字典，则使用与之相同的键的字典(如上所述)。
indexedslice使用这个变量作为max的参数。use_lock:如果为真，则在操作期间使用锁定。name:操作的名称。返回值：一个张量，它将在分散最大化完成后持有这个变量的新值。...indexedslice使用这个变量作为min的参数。use_lock:如果为真，则在操作期间使用锁定。name:操作的名称。返回值：一个张量，它将在离散极小化完成后保持这个变量的新值。...use_lock:如果为真，则在操作期间使用锁定。name:操作的名称。返回值：一个张量，它将在散乘完成后保留这个变量的新值。...参数：indices:用于操作的索引。updates:操作中使用的值。name:操作的名称。返回值：一个张量，它将在散差减法完成后保留这个变量的新值。...要从该变量中减去的indexedslice。use_lock:如果为真，则在操作期间使用锁定。name:操作的名称。返回值：一个张量，它将在散差减法完成后保留这个变量的新值。
返回值： 使用此图作为默认图的上下文管理器。...有状态操作，例如变量和队列，可以在设备上维护它们的状态，以便它们可以被多个进程共享。资源容器是跟踪这些有状态操作的字符串名称。可以使用tf.Session.reset()释放或清除这些资源。...这对应于定义操作的原型的OpDef.name字段。 inputs:张量对象的列表，这些张量对象将作为操作的输入。 dtypes:(可选)一个DType对象列表，该对象将是操作生成的张量的类型。...(tensor) 当且仅当张量是可馈的时，返回True。...prevent_feeding(tensor) 在这个图中把给定的张量标记为不可给的。
另外可散列对象还要有__eq__()方法，这样才能跟其他键做比较。如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列值一定是一样的。” 重点是散列值不变！...字典的键必须是可散列的，否则变来变去就找不到映射了。 于是可以得知原子不可变数据类型（str、bytes、和数值类型）都是可散列类型，frozenset冻结不可变集合，也是可散列的。...元组有两种情况，一、如果所有元素都是可散列的数据类型，那么元组是可散列的，二、如果元组里面的元素是其他可变类型的引用，那么元组是不可散列的，示例： >>> tt = (1, 2, (30, 40)) >...如果两个对象在比较的时候是相等的，那么它们的散列值必须相等，否则散列表就不能正常运行了： >>> a = 1 >>> b = 1 >>> a == b True >>> hash(a) 1 >>> hash...散列表与dict dict的键必须是可散列的： 支持hash()函数，通过__hash__()得到的散列值是不变的。 支持通过__eq__()来判断是否相等。
由于clamp()函数要求min_value必须是一个数值，而不是张量，因此会抛出TypeError。...使用常量作为最小值如果我们已经确定了最小值是一个常量，我们可以直接将该常量作为min_value参数传递给clamp()函数，而不是使用一个张量。...如果输入张量的某个元素处于最小值和最大值之间，则该元素不会有任何变化。...0.0和1.0之间的张量在示例1中，将张量x的值限制在2和4之间，小于2的值被设置为2，大于4的值被设置为4。...我们了解了异常的原因以及两种解决办法。通过使用.item()方法将张量转换为标量或直接传递一个常量作为最小值参数，我们可以避免这个异常并正确使用clamp()函数进行张量裁剪。
该对象是使用稀疏矩阵的方式存放转化后的数据。如果要将该返回值作为输入层传入后续的网络，则需要用indicator_column函数将其转化为稠密矩阵。...如果name列中的数值不在词表的分类中，则会用hash算法对其进行散列分类。这里的值为2，表示在词表现有的3类基础上再增加两个散列类。不在词表中的name有可能被散列成3或4。...提示： 在使用词嵌入时，系统内部会自动定义指定个数的张量作为学习参数，所以运行之前一定要对全局张量进行初始化（见代码第94行）。本实例显示的值，就是系统内部定义的张量被初始化后的结果。...如果传入的是特征列对象，则还要考虑特征列类型的问题。...如果你想更全面的了解TensorFlow的更多接口和使用方法，请参考此书。
形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...如果提供了cond输出，则使用附加条件来确保执行的迭代数不大于maximum_iteration。name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。...相反,如果我们想要输出的值(我们在行打印上打印(sess.run(out). shape),那么计数器可能会在自己的线程上递增,而x可以在一个单独的线程上并行地递增。
PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...所有使用 PyTorch 的深度学习项目都从创建张量开始。让我们看看一些必须知道的函数，它们是任何涉及构建神经网络的深度学习项目的支柱。...创建张量的一种方法是通过指定其维度来初始化一个随机张量 describe(torch.Tensor(2, 3)) 使用 Python 列表以声明方式创建张量 我们还可以使用 python 列表创建张量。...我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...describe(torch.stack([x, x, x],dim = 1)) 我们可以将我们想要连接的张量作为一个张量列表传递，dim 为 1，以沿着列堆叠它。
如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列只一定是一样的根据这个定义，原子不可变类型（str，bytes和数值类型）都是可散列类型，frozenset 也是可散列的（因为根据其定义，frozenset...里只能容纳可散列类型），如果元组内都是可散列类型的话，元组也是可散列的（元组虽然是不可变类型，但如果它里面的元素是可变类型，这种元组也不能被认为是不可变的）。...（如果一个对象实现了 __eq__ 方法，并且在方法中用到了这个对象的内部状态的话，那么只有当所有这些内部状态都是不可变的情况下，这个对象才是可散列的。）...如果要把一个对象放入散列表，那么首先要计算这个元素的散列值。Python内置的 hash() 方法可以用于计算所有的内置类型对象。如果两个对象在比较的时候是相等的，那么它们的散列值也必须相等。...() 方法所得的散列值不变 支持通过 __eq__() 方法检测相等性 若 a == b 为真， 则 hash(a) == hash(b) 也为真 2、字典开销巨大 因为字典使用了散列表，而散列表又必须是稀疏的
clear是清空变量区 ? clc是清空命令行 ? 矩阵运算 ? 按alt键,在所有操作得地方有小方块,上面有提示,此时摁对应得按键. 就可以跳转了 ? 按T键 ? X....矩阵的数组乘方 X.^Y的计算结果为X中元素对Y中对应元素求幂，形成的矩阵与原矩阵维数相等，这里X和Y必须维数相等，或其中一个为数，此时运算法则等同于X^Y。...如果A是N×N的方阵，而B是N维列向量，或是由若干N维列向量组成的矩阵，则X=A\B是方程AX=B的解，X与B的大小相同，对于X和B的每个列向量，都有AX(n)=B(n)，此解是由高斯消元法得到的。...如果A是M×N的矩阵（M≠N）, B是M维列向量或由若干M维列向量组成的矩阵，则X=A\B是欠定或超定方程AX=B的最小二乘解。A的有效秩L由旋转的QR分解得到，并至多在每列L个零元素上求解。...矩阵的kronecker张量积 K=KRON(A, B)返回A和B的张量积，它是一个大矩阵，取值为矩阵A和B的元素间所有的可能积。
在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。...张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...indices表示的稠密张量中非零值的指标。返回值：一个int64的二维张量，具有dense_shape [N, ndims]，其中N是张量中非零值的个数，ndims是秩。op将值作为输出产生的操作。...有关有效提要值的描述，请参见tf.Session.run。session:(可选)用来计算这个稀疏张量的过程。如果没有，则使用默认会话。返回值：一个SparseTensorValue对象。....): 从稀疏和稠密张量列表生成散列稀疏交叉。expand_dims(...): 将维数1插入张量的形状中。eye(...): 创建一个沿着对角线的二维稀疏张量。
如果你熟悉数字广播，可以按照之前流程执行。 一般语义学 如果以下规则成立，则两个张量是“可广播的”： •每个张量具有至少一个维度。...如果两个张量x、y是“可广播”的，则所得到的张量大小计算如下： •如果x和y的维数不相等，则将尺寸缩小到尺寸较小的张量的前端，以使其长度相等。...我们提供不同级别的Python警告，你可以启用以警告你，如果你使用不赞成的行为，或者你的代码的行为已更改。 摘要 这是一个代码片段，你可以添加到脚本的顶部。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...“一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。 例如： ?
能够找到一些网站，能够自动生成字符串的散列值，如下图所示，是使用https://www.md5online.org提供的功能得到的。 ?...从文档中可知，如果两个对象相等，它们的散列值必须相等，或者说，如果两个对象已经通过==返回了True，就说明它们的散列值相等。...反之，如果两个对象的散列值相等，这两个对象不一定相等，例如： >>> hash(-1) -2 >>> hash(-2) -2 >>> -1 == -2 False 这更进一步说明，散列函数是“单向函数...，自定义的对象，默认是可散列的，并且默认情况下，是以对象的id值作为hash()的参数。...综上可知，对象是否可散列，主要看它的__hash__是什么，如果是None，则不可散列。
本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配...在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。...如上图所示，将点云图 (其中是三维坐标的矩阵)转换为三角形网格，由于性能原因，每个被抽取，以获取，然后对的每个顶点和三角面计算法线，如果包含整个物体并完全覆盖其表面，则可以使用（1）计算其近似维数D。...其中是将与其主轴对齐的旋转矩阵。函数取每列中的最大值。然后对所有计算张量。...在构建哈希表时，首先，必须为具有复杂性的每个视图的四个点的所有组合构建哈希表(其中n是每个视图或模型的点数，N是视图/模型的总数)；其次，用表面数据点建立哈希表，使匹配过程对分辨率和表面采样敏感，本文采用几何散列的变体进行多视图张量匹配
参数:learning_rate: 张量或浮点值。学习速率。momentum: 张量或浮点值。use_lock:如果真要使用锁进行更新操作。name:可选的名称前缀，用于应用渐变时创建的操作。...如果是真的，使用Nesterov动量。参见Sutskever et al.， 2013。这个实现总是根据传递给优化器的变量的值计算梯度。...这是最小化()的第一部分。它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...参数:loss: 一个包含要最小化的值的张量，或者一个不带参数的可调用张量，返回要最小化的值。当启用紧急执行时，它必须是可调用的。var_list: tf的可选列表或元组。...如果想在应用渐变之前处理渐变，可以显式地调用compute_gradients()和apply_gradients()，而不是使用这个函数。参数:loss: 包含要最小化的值的张量。
c.解决方案 要解决这个问题，你需要检查代码中对零维张量使用len()函数的部分，并确保该操作适用于张量的形状。如果你需要获取零维张量的值，可以使用其他适当的方法，例如item()函数。...广播是一种在不同形状的数组之间进行运算的机制，它能够自动地扩展数组的维度以匹配操作所需的形状。...然而，为了进行广播，数组的形状必须满足一定的条件，例如在每个维度上的长度要么相等，要么其中一个数组的长度为1。...这个错误提示表明你正在尝试在需要梯度计算的张量上直接调用numpy()函数，但是这是不允许的。在PyTorch中，如果一个张量需要梯度计算，就不能直接使用numpy()函数转换为NumPy数组。...你可能在使用某个函数或操作时，错误地传递了不匹配大小的张量作为输入。你可以检查函数或操作的文档，确保传递的张量具有正确的形状和大小。 c.
参数：loss: 一个包含要最小化的值的张量，或者一个不带参数的可调用张量，返回要最小化的值。当启用紧急执行时，它必须是可调用的。var_list: tf的可选列表或元组。...var_list指定将保存和恢复的变量。它可以作为dict或列表传递：变量名的dict：键是用于保存或恢复检查点文件中的变量的名称。变量列表：将在检查点文件中键入变量的op名称。...参数：filename:可选的meta_graph文件名，包括路径。collection_list:要收集的字符串键的列表。as_text:如果为真，则将元图作为ASCII原型写入。...只有当write_meta_graph为真时才启用。返回值：字符串:用于检查点文件的路径前缀。如果保护程序是分片的，这个字符串以:-??-nnnnn'，其中'nnnnn'是创建的碎片数。...参数tensors可以是张量的列表或字典。函数返回的值与tensors的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。
输入张量实数和imag必须具有相同的形状。 参数： real:一个张量。必须是下列类型之一:float32、float64。 imag:张量。必须具有与实数相同的类型。...可能产生的异常： TypeError: Real and imag must be correct types 4、tf.dtypes.DType 表示张量中元素的类型。...相反，使用tf.as_dtype()函数。 参数： type_enum: types_pb2。数据类型枚举值。...可能产生的异常： TypeError: If type_enum is not a value types_pb2.DataType. 2、__eq__ __eq__(other) 如果此DType与其他类型引用相同的类型...如果有一个危险值将超过或低于铸造，该op应用适当的夹紧之前的铸造。 参数： value:一个张量。 dtype:所需的输出dtype。 name:操作的名称(可选)。
[一个简单的3阶张量图] 在接下来的文章中将启用以下常规字体设定。小写加粗字母例如 x 代表向量，大写加粗字母 X 代表矩阵，花体 \mathcal{X} 代表张量。 2....例：对于3阶张量\mathcal{X} \in\mathbb{R}^{I \times I \times I} 来说，如果满足以下等式，则被称之为超对称。...如果对角张量同时是立方的，则只有超对角线（superdiagonal）所经过的元素不为0 值得注意的是，对角张量对任何维度比例的张量其实都成立。...注意：不同的论文有时会在展开（unfold）时使用完全不同的排序方法。只要这些排序方法是前后统一的，一般来说不会给理论及计算带来影响。顺便，如果以本文的顺序来定义向量化的话。则为以下形式。...笔者是这么理解这个公式的：将没有选中的维度所组成的索引集为行，选中的维度展开为列，形成的矩阵与U相乘，便是n-mode张量乘法的结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
