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在MATLAB中，我需要生成一個大小爲例如具有等級（4,3,15）的13×10×80，即第一次，第二次和第三次摺疊分別具有等級4,3和15。如何在MATLAB中做到這一點？

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Numpy從（3，512，660，4）改變形狀爲（3,2048,660,1）

我正在處理張量流，並且我有一些形狀爲(3, 512, 660, 4)的numpy陣列的汽車圖像。在此，3對應於汽車索引，512*660是圖像尺寸，4對應於汽車的不同側面。也就是說，(1, 512, 660, 1)對應於Car1-正面圖像，(1, 512, 660, 2)對應於Car1-左側圖像等。現在，我想將汽車的所有圖像連接成一個圖像（2048*660）。也就是說，我想重塑(3, 512,

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Tensorflow：通過單個佔位符輸入封裝數據批量

我通常在張量流中處理索引張量。我有圖像數據和額外的標量數據。我只能使用一個佔位符將所有數據輸入到神經網絡。圖像（img）是形狀爲(84,84,3)的numpy陣列，我的數據a的形狀爲(2)，b的形狀爲(1)。現在我創建一個單個樣本 sample = np.reshape(np.array([img,a,b]),(3,1)) #shape (3,1) 佔位符是 input = tf.pla

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在每個元素之前或之後對一維張量進行零填充。（TensorFlow）

我有一個1D張量與N元素，它是通過交織2個1-D向量與N/2元素產生的。我如何用TensorFlow做到這一點？例如，我想從[0,2,4,6]和[1,3,5,7]中生成[0,1,2,3,4,5,6,7]。我希望可以有一個單線解決方案。謝謝！

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保存張量與tf.map_fn JPEG圖像 - 的Python/TensorFlow

我有一個返回我叫層變量的函數 - 圖像格式： <tf.Tensor 'Conv2D_1:0' shape=(?, 16, 16, 1) dtype=float32> 我需要將這些圖像保存。 JPEG。到目前爲止，我認爲這樣做的： # Reshape into tf.image.encode_jpeg format images = tf.image.convert_image_dtype(

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使用TensorFlow計算多元迴歸

我想在張量流中實現多元迴歸，其中我有192個具有6個特徵和一個輸出變量的示例。從我的模型中，我得到一個矩陣（192，6），而它應該是（192，1）。有人知道我的代碼有什麼問題嗎？我在下面提供了我的代碼。 # Parameters learning_rate = 0.0001 training_epochs = 50 display_step = 5 train_X = Data_ABX3

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移植PyTorch代碼到GPU

在從https://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/seq2seq-translation/seq2seq-translation.ipynb 教程有一個USE_CUDA標誌被用於控制CPU之間的變量和張量類型（假時）到GPU（當真）類型。從en-fr.tsv使用數據和轉換的判決變量： import unicodedata impor

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等級3的張量相乘

我有兩個等級爲3的張量，換句話說就是兩個3D矩陣。我想要拿這兩個矩陣的點積。我很困惑繼續這個問題。幫助我用公式來做到這一點。

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tensorflow - 調整尺寸

我對tensorflow很陌生，想知道是否可以調整張量內的單個維度。讓我有一個給定的張量T： t = [[1, 10], [2, 20]] shape(t) = [2, 2] 現在我要修改此張量的形狀，使： shape(t) = [2, 3] 到目前爲止，我剛發現的功能：重塑 - >此功能能夠以這種方式重塑張量，維度的總數保持不變相同的（據我理解） shape(t) = [1, 3]

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Tensorflow：更新某些張量指標的一個條件

我使用Tensorflow和我想申請以下條件我tensor： if(value > 0): value = log(value) else: value = -log(-value) 目前，我做以下。 minone = tf.constant(-1, dtype=tf.float32) condition = tf.less(X, minone) idx = tf.w