tensor

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我在mshadow一個新手的形狀，我不明白爲什麼我得到了那些outpus從下面的代碼片段： TensorContainer<cpu, 2> lhs(Shape2(2, 3)); lhs = 1.0; printf("%u %u\n", lhs.size(0), lhs.size(1)); printf("%u %u\n", lhs[0].shape_[0], lhs[0].shape_[1]

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有效地堆疊數組/火炬張量的副本？

我是一個Python/Pytorch用戶。首先，在numpy中，假設我有一個大小爲LxL的數組M，並且我想要有以下數組：A =（M，...，M）的大小，比如NxLxL，是否有更優雅的/這樣做不是內存高效的方法： A=np.array([M]*N) ? 火炬張同樣的問題！原因，現在，如果M是一個變量（torch.tensor），我必須做的： A=torch.autograd.Variable

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什麼是TensorFlow中圖像張量的形狀

我最近開始學習Tensorflow，特別是我想用卷積神經網絡進行圖像分類。我一直在尋找在官方倉庫的機器人演示，特別是這個例子：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/android/src/org/tensorflow/demo/TensorFlowImageClassifier.java 線

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Tensorflow 1.2分配變量

正如標題所示，我正在使用從我的機器源代碼構建的tensorflow 1.2版。我不相信這會影響我的問題。這兩個代碼塊有什麼區別？最重要的一個原因是我從來沒有在訓練時得到分配的值，但底部的確是這樣。我將我的所有時代數據複製到GPU中，然後根據需要抓取每批次的數據，因此此代碼在同一會話中每批次的開始處運行。代碼是在Python中，所有這些都是在我的模型類中定義的。所有self.data對象都是

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BitwiseXOR for Tensorflow

我的項目請求一個新圖層，它需要Tensor的新運算符來計算輸入x和常數密鑰k之間的按位XOR。例如x = 4（比特形式：100），k = 7（111），按位XOR（x，k）期望爲3（011）。據我所知，張量只有邏輯運算符爲bool類型。幸運的是，Tensorflow有一個新的操作系統的擴展能力。但是，我在https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_o

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使用佔位符

級聯LSTM輸出I有[BATCH_SIZE，1]定義爲這個 cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_hidden,state_is_tuple=True) val, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, sequential_feed_data, dtype=tf.float32) val = tf.transpose(val, [1, 0, 2

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Keras輸入層和Tensorflow佔位符之間的區別

我希望有人能夠解釋Keras中的輸入層和Tensorflow中的佔位符之間的區別（如果有的話）？我調查的越多，兩者似乎越相似，但我至今沒有100％的說服力。這裏是我所贊成要求的觀察到，輸入層和tf佔位符是相同的：） 1）張量從keras.Input（返回可用於像在一個佔位符tf.Session的運行方法的feed_dict。下面是使用Keras，其將兩個張量（a和b）並連接的結果與第三張量（C

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Tensorflow：求和軸1中的二維張量的非NaN？

讓tensor成爲張量，其中len(tensor.get_shape()) == 2。如何做np.nansum(tensor, axis=1)？從documentation,nansum「返回給定座標軸上數組元素的總和，不將數字（NaNs）視爲零」。我可以看到如何使用要做到這一點： tf.reduce_sum(tf.where(tf.is_nan(tensor), tf.zeros_like(

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tensorrt位置「nvinfer.h」在哪裏？

我一直在嘗試編譯桌面主機上的基本tensorRT項目 - 因爲現在的源從字面上就在下面： #include <nvinfer.h> class Logger : nvinfer1::public ILogger { } glogger; 在運行make，不過，我收到以下消息： fatal error: nvinfer.h: No such file or directory #inc

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Tensorflow和numpy的不匹配的數據格式

白衣驗證碼： import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.random_normal([ 3 , 3 , 1 , 1 ], stddev = 0.01)) if __name__ == '__main__': initVar = tf.global_variables_initializer() with tf.Session()