tensor

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の形状を取得し、私は次のコードスニペットからこれらのoutpusを得た理由は、私が理解することはできません。 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].

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配列/トーチテンソルのコピーを効率的に積み重ねることはできますか？

私はPython/Pytorchユーザです。まず、numpyで、LxLの配列Mを持っていて、次のような配列を持ちたいとします：A =（M、...、M）の大きさ、例えばNxLxLはよりエレガントで/メモリ効率的な方法： A=np.array([M]*N) ? トーチテンソルと同じ質問！ Mは、変数（torch.tensor）であれば原因は、今、私がしなければならない。 A=torch.auto

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Tensorflowワーカー間でデータが配信されていない

1psジョブと2つのワーカージョブを含む分散TensorFlowプログラムを作成しました。私は、データバッチが労働者に配分されることを期待していましたが、そうではないようです。他の1つがアイドルである間に、ただ1人の作業者（タスク= 0）がすべての作業を行っていることがわかります。あなたはこのプログラムで問題を見つける私を助けてもらえ： 2017年6月20日04：50：58.405431： imp

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Tensorflow 1.2変数の割り当て

タイトルには、私のマシンのソースから構築されたテンソルフローバージョン1.2が使用されていると書かれています。私はそれが私の質問に影響を与えるとは思わない。コードのこれら2つのチャンクの違いは何ですか？一番上のものは、トレーニング中に割り当てられた値を決して取得しないようにします。私はすべてのエポックデータをgpuにコピーして、必要に応じて各バッチのデータを取得するので、このコードは同じセッシ

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tensorrtの "nvinfer.h"はどこにありますか？

私はデスクトップのホスト上の基本的なtensorRTプロジェクトをコンパイルしようとしている-for今ソースは文字通り以下の通りです： fatal error: nvinfer.h: No such file or directory #include <nvinfer.h> ： #include <nvinfer.h> class Logger : nvinfer1::public ILo

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kerasははAttributeErrorをマージ：オブジェクトが、私は実行するために、いくつかのオープンソースコードを取得しようとしてきたが、この1つのエラーから抜け出すことができ

「is_placeholder」は属性を持っていない「マージ」。 mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X = Input(batch_shape=(m, n_x)) cond

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Tensorflow - CONV機能のtf.matmulとバッチMATMUL

などのベクター、私は次のコード batch_size= 128 c1 = tf.zeros([128,32,32,16]) c2 = tf.zeros([128,32,32,16]) c3 = tf.zeros([128,32,32,16]) c = tf.stack([c1, c2, c3], 4) (size: [128, 32, 32, 16, 3]) alpha = tf.z

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テンソルを使用して特定のデータ型のテンソルを作成する方法

tf.fill()メソッドを使用して、numpy.full()と同様のテンソルの異なるデータ型（float16、float32、float64）を作成しようとしています。 tf.constant（）は適切な代入ですか？またはデータ型の塗りつぶし値を作成して、内部のバリューホルダーに接続したい場合はtf.fill()