tensor

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私はx_at_i = torch.Tensor(1,i)があり、i = 0〜nの繰り返しごとに成長します。私は、異なるサイズのすべてのテンソルを行列に連結し、残りのセルにゼロを埋めたいと思います。これに最も慣れ親しんだ方法は何ですか？たとえば：あなたはnを知って、あなたが各繰り返しで簡単x_at_iへのアクセス権を持っていると仮定した場合 x_at_1 = 1 x_at_2 = 1 2 x_a

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forループでテンソルを反復するか？

forループでテンソルを反復するにはどうすればよいですか？.. 私のinput_tensorの各行に畳み込みを行いたいのですが、テンソルで反復できないようです。は現在、このようにそれをしよう： def row_convolution(input): filter_size = 8 print input.dtype print input.get_shape()

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多次元配列（テンソル）を表す型レベルプログラミング

多次元配列（Tensors）をタイプセーフな方法で表現する型が必要です。私は、たとえば書くことができます：全ての要素がIntegerのどのように使用して、このタイプを定義している2つの要素を持っているそれぞれの3つの要素があり、それぞれが5要素を、持っている多次元配列を表すことになりzero :: Tensor (5,3,2) Integer を、タイプレベルのプログラミング？編集：この使用

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Kera backend.repeat_elementsが機能しませんか？

ここでは単純な行列を作成しようとしています。バッチ内の各サンプルに対して繰り返します。ここが行列である。これまでのところ balanceMatrix = np.array([[[5,10,10],[1,1,1],[1,1,1]]]) print(balanceMatrix.shape) balanceMatrix = K.constant(balanceMatrix) print(K.s

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TFlearn精度

TFlearnでDNNを構築した後、ネットの精度を計算したいと思います。ここはコードです：ここ def create_model(self): x = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape=[None, 6], name='x') # Build neural network input_layer = tflearn.in

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Sofmax回帰のデータを予測する関数を定義する方法

softmax回帰について調べてみると、本当に助けが必要な質問があります。ここでは、私はMNIST softmax regressionで始まり、この種の問題では、データを予測する方法に言及することなく、精度を計算するだけです。しかし、私の問題は、異なるです： My training data form と私は与えられた入力で出力を予測したいと思いますので、私のデータのために、私は以下の変数

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PythonのKeras Tensorflowで使用するNORBデータセットをロードする

NORBデータセット（http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/）でいくつかの作業をしようとしていますが、データセットが含まれているバイナリファイルから読み込むことができません。どんな体が助けることができますか？私はnumpy.fromfile()を試しましたが、間違った方法でファイルを読みました。

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tensorflowインポートはPythonシェルで

を動作しません。ネイティブランタイムをロードできません。私はPython 3.5.2を使用しています。エラーログは次のとおりです。 Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_ten sorflow_i

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テンソルフローのデータをモデル化する方法は？

私は、フォームのデータを持っている： A B C D E F G 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 ... 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 A,B,C,Dは私の入力であり、E,F,Gは