最好是pytorch，或者说一下数学思路就行。是行向量对应相减，然后求和开方吗？
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- 2021-05-25 00:10回答 1 已采纳 这段代码是cuda编程的代码。
- 2022-02-28 16:53回答 1 已采纳 将两个要比较的都用tensor.item().toFloat()转成float或者其他,需要转成数据类型才能比较大小
- 2017-08-25 15:29回答 1 已采纳 先做一个类型转换tf.to_int32，之后的做法就很多样了，下面给一个例子： ``` a = tf.placeholder(tf.int32,[2,]) b = tf.placeh
- 2021-03-19 14:38Answerlzd的博客 给定两个tensor： A 和 B。A的维度为 [m，h], B的维度为 [n，h]。要求每两行之间计算他们的欧氏距离，返回一个维度为[m，n]的tensor。要求不能使用循环，也不能扩充复制一个tensor。 解：将欧式距离的公式展开，...
- 2022-02-28 16:14回答 1 已采纳 a[i][j].item().toFloat()==b[i][j].item().toFloat()转成float或者其他数据类型比较
- 2022-04-27 16:58回答 1 已采纳 这样就可以了，望采纳! a = [0,1,2,3,4,2,3,2,4,1,2,0] b = [10,1,-1,5,3] a = list(map(lambda x: b[x], a)) print(a
- 2022-12-07 11:13回答 1 已采纳 望采纳 下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码： 首先，需要导入需要的库： import tensorflow as tf from tensorflow i
- 2022-01-01 14:33papaofdoudou的博客 通常情况下，在端侧的模型推理过程中，使用的是...这种同一个模型相同层之间使用量化推理计算得到的数据经过反量化之后和原始goden版的float数据的差异，我们用相似度表示，用图形化描述如下： ..................
- 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
- 2022-07-30 22:52回答 1 已采纳 hwc更适合在cpu上计算，而chw更适合在gpu上进行运算，跟充分利用数据并行运算有关系
- 2021-07-29 13:34回答 1 已采纳 from_tensor_slices 能直接使用文件做参数么？ 应该要先把文件转成数值型数据吧
- 2022-10-04 08:42Wing以一的博客 6]) print(torch.dist(t1,t2,2)) #p=2计算欧式距离 print(torch.dist(t1,t2,1)) #p=1计算街道距离 规约运算的维度 对于高维张量，可以指定某维度进行规约运算。 t1=torch.arange(24).float().reshape(2,3,4) print...
- 2022-07-28 21:27回答 2 已采纳 法一：遍历64个边，每边 用 repeat 变成 all_edges 的形状，然后利用“==” ，取出为 True 的索引。法二：将 all_edges:tensor shape[2,10640] 增
- 2019-09-03 23:11あずにゃん的博客 日萌社 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part2 C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 ...
- 2024-01-22 01:09__如果的博客 支持4路1080P@30fps视频流采集，四核CPU@1.5GHz与2Tops AI边缘算力能力。集成有以太网、Wi-Fi、4G等网络通信外设；RS232、RS485、UART等本地通信接口。HDMI显示屏接口、音频输入输出等交互外设。2路USB Host接口、2...
- 2021-11-17 20:32u013250861的博客 谷歌人脸识别算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高...测试时只需要计算人脸特征Embedding，然后计算距离使用阈值即可判定两张人脸照片是否属于相同的个体。1、输入一张人脸图片。.......
- 2023-05-19 15:34QuietNightThought的博客 KNN是一种基于实例的无参学习算法，通过计算新数据与训练集中所有样本之间的距离，并选取k个最近邻来进行分类或回归预测。在分类问题中，KNN算法采用多数投票的方法进行决策；在回归问题中，KNN算法采用平均值法进行...
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4月25日
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