tensor

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に行ごとのサブ配列を取得する方法：] [1,2,3]、[2,3を以下のように import numpy as np import tensorflow as tf series = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 5]) series_length = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None]) usefu

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Pytorch Tensor/Datasetのサイズ変更されたコピー

私は数百万行の自家製データセットを持っています。私は切り捨てられたコピーを作ろうとしています。だから、元のデータセットを作成して新しいデータセットを作成するために使用しているテンソルをクリップします。しかし、20K行だけである新しいデータセットを保存すると、元のデータセットと同じサイズになります。さもなければ、私がチェックすると、新しいテンソルのサイズを含めて、すべてがより正直なように見えます。私

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下位テンソルを生成する

MATLABでは、テンソルXを生成する必要があります。（4,3,15）、すなわち、第1、第2および第3の折り畳みはそれぞれランク4,3および15を有する。どうすればこのことができますか？

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Tensorflowでテンソル内のデータを使用するにはどうすればよいですか？

あなたが写真で見ることができるように、私は1つのトレーニング中に総コストを計算したいのですが、tf.equalはテンソルの型を返すとtf.equal(y1[i],y2[i])はTrueすることはできません。どのように私は（pyTorchはこのような何かを行うことができます）あなたはTensorflowでこれを行うことはできませんテンソル

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テンソルを定義しながらテンソルの形状を計算する

私はニューラルネットワークに取り組んでおり、形状には何度も問題があります。テンソルのサイズを心配する必要はありません。 ... 既知の形状の数値の代わりにNoneを使用することには欠点がありますか？コードの実行中に2 input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,[64,100]) 方法1 input_placeholder = tf.placeh

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Tensorflowのコストに敏感な損失関数

私はTensorflowに基づいてコストに敏感なニューラルネットワークの研究を行っています。しかし、Tensorflowの静的グラフ構造のために。いくつかのNN構造は自分では実現できませんでした。マイ損失関数（コスト）、コスト・マトリックスと計算進歩は、以下のように記載されており、私の目標は、NN総コストを計算し、次に最適化することである。約計算進捗：を y_ を有するCNNの最後の完全コ

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（3,512,660,4）から（3,2048,660,1）へのナンキーチェンジシェイプ

私はテンソルフローに取り組んでおり、形状が数字の配列で車の画像を持っています。(3, 512, 660, 4) 3は、車のインデックスに対応し、512*660は画像サイズであり、4は車の異なる辺に対応する。つまり、(1, 512, 660, 1)はCar1 - フロントサイドイメージ、(1, 512, 660, 2)はCar1 - 左側イメージなどに対応します。ここでは、車のすべての画像を1つ

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RコードをMatlabに変換する

Rで書かれたパッケージ「テンソル」のこの部分をMatlabに書く必要があります。残念なことに私はRコードスタイルに慣れていません。ここどこA=matrix(sample(0:1, 2 * 3, replace = TRUE), 2, 3) Rのコード： A <- as.array(A) dimA <- dim(A) dnA <- dimnames(A) seqA

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各要素の前後に1次元のテンソルをゼロパディングする。（TensorFlow）

N/2要素で2つの1次元ベクトルを掛け合わせることによって生成されるN要素の1次元テンソルを持っています。 TensorFlowでこれをどうすればできますか？たとえば、[0、2、4、6]と[1,3,5,7]から[0,1,2,3,4,5,6,7]を生成したいとします。 1行の解決策があることを願っています。ありがとうございます！

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Kerasテンソル - 他のテンソルから来るのインデックスを持つ値が

が、私はこの二つのテンソルがあると仮定しなさい： valueMatrix、?は(?, 1) ような形状バッチサイズ indexMatrix、ある(?, 3)、のような形状 valueMatrixの値をindexMatrixに含まれるインデックスで検索したいとします。例（擬似コード）：私は他のバックエンド上Tensorflowを好むが、答えはと互換性がなければならない valueMatrix[in