我得到了TypeError:expectedtorch.LongTensor(gottorch.cuda.FloatTensor)。如何将torch.cuda.FloatTensor转换为torch.LongTensor？Traceback(mostrecentcalllast):File"train_v2.py",line110,inmain()File"train_v2.py",line81,inmainmodel.update(batch)File"/home/Desktop/squad_vteam/src/model.py",line131,inupdateloss_adv=s
假设我有一个数组:input=np.array([[1,0,3,5,0,8,6]])，我想过滤掉[1,3,5,8,6]。我知道您可以将tf.where与条件一起使用，但返回值中仍然有0。以下代码段的输出是[[[1035086]]]。我也不明白为什么tf.where需要x和y。有什么方法可以去掉生成的张量中的0？importnumpyasnpimporttensorflowastfinput=np.array([[1,0,3,5,0,8,6]])X=tf.placeholder(tf.int32,[None,7])zeros=tf.zeros_like(X)index=tf.not_eq
是否可以在不使用for循环的情况下连接两个不同维度的张量。例如张量1的维度为(15,200,2048)，张量2的维度为(1,200,2048)。是否可以沿着第一个张量中第一维的所有15个索引将第二个张量与第一个张量连接起来(沿着张量1的第一维广播第二个张量，同时沿着第一个张量的第三个维度连接)？生成的张量应具有维度(15,200,4096)。是否可以在没有for循环的情况下完成此操作？ 最佳答案 您可以在串联(使用Tensor.expand())之前手动进行广播(使用torch.cat()):importtorcha=torch.r
我会尽力在这里提供一个可重现的例子。我有一张图片:AaronEckhart的这张图片是(150,150)我的目标是通过对像素进行数学运算来扰乱此图像的ROI，但是，问题是数学运算必须作为tensorflow张量来完成，因为要完成的数学运算是将张量乘以它缩放梯度(这也是一个大小为(row_pixels,column_pixels,3)的张量)所以这是我想象的过程:以numpy数组的形式读入图像RGB大小:(1,150,150,3)(1是批处理尺寸)w,h=img.shaperet=np.empty((w,h,3),dtype=np.uint8)ret[:,:,0]=ret[:,:,1]=
我正在尝试使用TensorFlow读取一些图像输入以解决图像分类问题。当然，我正在使用tf.image.decode_jpeg(...)执行此操作。我的图像大小可变，因此我无法为图像张量指定固定形状。但我需要根据图像的实际大小来缩放图像。具体来说，我想以保持纵横比的方式将较短的边缩放到固定值，并将较长的边缩放。我可以通过shape=tf.shape(image)获取某个图像的实际形状。我也可以像这样计算新的较长边shape=tf.shape(image)height=shape[0]width=shape[1]new_shorter_edge=400ifheight我现在的问题是我无法
我是tensorflow和Python的新手。我在Matlab中有一个图像数据集，张量大小为:96*96*5000(图像大小，图像数量)，我需要将其导入Tensorflow。我查看了Tensorflow教程，其中说我应该使用TFRecords或CSV格式，但我认为这意味着我将每个图像分别保存为csv格式。有什么办法可以直接将我的张量导入到TensorFlow中吗？ 最佳答案 正如Olivier在hiscomment中所说的那样，最简单的解决方案是将数据转换为Numpy数组，并使用TensorFlow的feedingmechanism
我有一个错误，我找不到原因。这是代码:withtf.Graph().as_default():global_step=tf.Variable(0,trainable=False)images=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,33,33,1])labels=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,21,21,1])logits=inference(images)losses=loss(logits,labels)train_op=train(losses,glo
我处理大量的dtype="str"数据。我一直在尝试构建一个简单的图表，如https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/train.html#SummaryWriter.对于一个简单的操作，我想使用placeholder将字符串连接在一起，如(Howtofeedaplaceholder?)有谁知道如何将字符串张量合并在一起？importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()withtf.name_scope("StringSequence")asscope:left=t
假设我有这样的logits[[4.3,-0.5,-2.7,0,0],[0.5,2.3,0,0,0]]第一个示例中的最后两个和第二个示例中的最后三个显然被屏蔽了(即它们为零)并且不应影响损失和梯度计算。如何计算此logits和相应标签之间的交叉熵损失？为了理智，这个例子的标签可以是这样的[[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0]](一个问题:Logits上的Softmax，后跟log，也适用于屏蔽零，tf的交叉熵方法也会考虑这些元素的损失。)(此外，您可以这样考虑这个问题:我在一个批处理中有不同长度的logits，即我的logits长度分别为3和2，分别用于eg.1和eg.2。相同
我正在使用TensorFlow进行一些实验，但遇到了障碍。我正在尝试使用TF来评估模型的变化，然后根据损失函数的结果变化保留或恢复模型。我已经弄清楚了困难的部分(条件控制)，但我仍然坚持一些应该相当简单的事情:我似乎无法为迭代存储tf.trainable_variables，然后如果需要，恢复它。假设构建一个Op:...store_trainable_vars=[]forvintf.trainable_variables():store_trainable_vars.append(v)...然后，我想将tf.trainable_variables恢复到上次运行此Op时的值。我想做类似的
