例如一个三维张量乘一个标量a可表示为： a * (3,3,3) (333的张量） = 三维张量中每个数据乘这个标量a
但如果10个三维张量组成的四维和10个标量组成的二维怎么相乘？ 其中二维中的每个标量还是乘于对应的 333的张量
python二维张量和四维张量怎么相乘？
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- 2021-07-30 16:54回答 2 已采纳 你得到的Tensor("gradients/mul_grad/Mul:0", shape=(16, 1), dtype=float32)表示的是一个对象，对象里面包含列表或数组。需要先转化为列表或数组
- 2023-03-29 16:06回答 3 已采纳 import torch def cal_shadow(h, z): # 计算每个元素和之前的元素的最大值 cummax = torch.cummax(z, dim=-1).valu
- 2022-03-19 20:18回答 1 已采纳 tf.convert_to_tensor(np.array(range(11, 31)).reshape(B, W, D))B, W, D你自己定
- 2022-06-23 15:40赵广陆的博客 2 索引和切片访问张量中的数据 3 张量的整体操作和逐元素运算 4 张量的变形和转置 4.1 变形 4.2 转置 5 Python中的广播 6 向量和矩阵的点积运算 1 机器学习中张量的创建 机器学习中的张量大多是通过NumPy数组来实现...
- 2023-04-03 17:51回答 3 已采纳 与之前模型的checkpoint路径重合，新建一个路径保存即可
- 2022-02-28 21:08回答 1 已采纳 https://github.com/tensorflow/tens
- 2023-04-17 21:42回答 2 已采纳 在TensorRT中，可以使用plugin来自定义计算算法，实现两个维度大小不同的张量的点乘操作。具体流程如下： 实现一个自定义的TensorRT插件，可以继承IPluginV2接口。在实现该插件时，
- 2020-09-18 02:15这个张量`x`是一个四维张量，其形状为`(1, 2, 3, 4)`，表示它有1个批次、2个通道、3个高度和4个宽度。 要获取张量的形状，有两种主要的方法： 1. 使用`.shape`属性： ```python x.shape ``` 这将返回一个`...
- 2021-07-05 18:01回答 1 已采纳 建议打印看看这两个输出的值，看看数据和类型什么的，这样比较容易理解
- 2021-04-24 18:32回答 3 已采纳 对于NumPy多维数组data而言，data[0,]，和data[0]、data[0,...]、data[0,:]一样，都表示数组0轴的第一个元素。比如，我们用一个三维数组data表示层、行、列的结构
- 2021-11-23 11:20回答 3 已采纳 data = torch.cat(data, 0) 这一行后data是个tensor对象了，后面再for循环时候不是list 也就不能append，可以等for结束后再执行这个拼接
- 2020-11-20 19:21weixin_39599317的博客 extent: (left, right, bottom, top) 四个数值给出了图像填充的框架，即将图像沿着x轴和y轴拉伸，去填充至定义的框架内。默认的extent：每一个pixel的尺寸为1，图片中所有pixel水平的中心坐标从0到(数据列数-1)，...
- 2021-11-24 15:34回答 1 已采纳 已解决半张量符号代码：\ltimes
- 2024-04-26 13:16一键难忘的博客 在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度...本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
- 2023-06-11 22:13欧拉雅卡的博客 【代码】python 四维数据的shape解释。
- 2020-01-24 01:37AndSonder的博客 文章目录 索引 ❑ 取第 1 张图片的数据： ❑ 取第 1 张图片的第2 行： ...由于深度学习一般处理的维度数在4 维以内，⋯操作符完全可以用:符号代替，因此理解了这些就会发现张量切片操作并不复杂。
- 2024-01-12 22:58知行一AI的博客 张量是一个多维数据容器，可以用来表示各种数据类型，如数值、图像、音频、文本等。本文将介绍一维、二维、三维和四维张量的形象展示、应用以及对学习理解的作用。
- 2020-12-15 14:44xsy12138的博客 '''tensor乘以标量数值''' y=torch.mul(x,value） #或者 y=x.mul(value) '''一维张量乘以一维张量''' # x.shape=torch([m]).y....'''二维张量相乘''' # x.shape=torch([m,n]),y.shape=torch([n,d]),z.shape=torch(
- 2021-04-20 18:49黎明之道的博客 张量 一、张量的轴、阶和形状 张量是机器学习程序中的数字容器，本质上就是各种不同维度的数组，我们把张量的维度称为轴（axis），轴的个数称为阶（rank）（也就是俗称的维度，但是为了...二、标量——0D（阶）张量 仅
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2月21日
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