打印 tensor(\inpaint_net/floordiv:0\", shape=(1, 64, 85), dtype=int32)"

时间: 2023-05-03 07:05:04 浏览: 179
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TensorFlow打印输出tensor的值

这是一个形状为(1, 64, 85)、数据类型为int32的张量，名字为"inpaint_net/floordiv:0"。其中，1代表张量中只有一个元素，64代表张量的第一维度有64个元素，85代表张量的第二维度有85个元素。floordiv是一种运算符，用于实现整数除法运算。":0"表示该张量是计算图中的第0个输出。
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ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: <tf.Tensor 'local3/Reshape_2:0' shape=(16, 1) dtype=float32>

这个错误提示是因为你想要将一个 float32 类型的张量转换为 int32 类型的张量，这是不被支持的。你需要先将 float32 类型的张量转换为整数类型的张量，再进行后续操作。 你可以使用 TensorFlow 中的 tf.cast...

'loss_value': [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30258), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30257), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30258), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30248), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30235), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.3026), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30199), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30286), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30289), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30264)]怎么取出value的值

对于包含多个元素的loss_value列表，需要使用循环遍历每个Tensor，并使用numpy()方法取出其value值。代码如下： python import numpy as np values = [] for tensor in loss_value: value = tensor.numpy...

请给下面的函数逐行添加注释 Tensor& Tensor::compute_shape_string(){ // clean string shape_string_[0] = 0; char* buffer = shape_string_; size_t buffer_size = sizeof(shape_string_); for(int i = 0; i < shape_.size(); ++i){ int size = 0; if(i < shape_.size() - 1) size = snprintf(buffer, buffer_size, "%d x ", shape_[i]); else size = snprintf(buffer, buffer_size, "%d", shape_[i]); buffer += size; buffer_size -= size; } return *this; }

def Tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False): # 创建一个新的Tensor，并根据给定的数据、数据类型、设备和是否需要求导进行初始化 # data: 一个数值或者可以被转换为Tensor的对象 # dtype: ...

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model)) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\tensor_shape.py", line 540, in __truediv__ "please use // instead".format(type(other).__name__)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'int', please use // instead

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), tf.cast(d_model, tf.float32))) 这样就...

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * (tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model)) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 532, in __truediv__ "please use // instead".format(type(other).__name__)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'int', please use // instead

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * (tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model)) 这样就可以避免这个错误了。

# Transform a board(matrix) to a tensor def board2tensor(board, color, last_move, reshape_flag=True): # Current-Stone Layer cur = np.array(np.array(board) == color, dtype=np.int) # Enemy-Stone Layer e = np.array(np.array(board) == -color, dtype=np.int) # Last Step Layer l = np.zeros((board.shape[0], board.shape[1])) if last_move is not None: l[last_move[0]][last_move[1]] = 1 # Color Layer # flag = (1 if color == BLACK else 0) # c = flag * np.ones((board.shape[0], board.shape[1])) # Stack cur,e,c into tensor tensor = np.array([cur, e, l]) if reshape_flag: tensor = tensor.reshape(1, tensor.shape[0], tensor.shape[1], tensor.shape[2]) return tensor

这段代码是一个将棋盘(matrix)转换成张量(tensor)的函数。其中，参数board表示棋盘，color表示当前棋子的颜色，last_move表示上一次落子的位置。函数首先将棋盘中当前棋子的位置和对手棋子的位置分别转换成二值矩阵...

class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

这段代码实现了一个自定义的卷积函数 srmConvFunc，其中包括前向传播和反向传播两个方法。这个卷积函数使用了 srmNeuronFunc 中定义的神经元函数来处理卷积的输出，具体实现是先调用 PyTorch 内置的 conv2d 函数计算...
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cannot compute Conv2D as input #1(zero-based) was expected to be a int32 tensor but is a float tensor [Op:Conv2D] Call arguments received: • inputs=tf.Tensor(shape=(16, 224, 224, 3), dtype=int32)可能的原因是什么

例如，以下代码片段将一个名为 input_tensor 的浮点数张量转换为 int32 类型： import tensorflow as tf # Convert input tensor to int32 type input_tensor = tf.cast(input_tensor, tf.int32) 请...

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