cannot import name 'transpose_shape'

时间: 2023-04-30 12:05:26 浏览: 401
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Transpose_matrix

这个错误是在使用Python语言时出现的，意思是无法导入名为“transpose_shape”的函数或类。可能是因为程序缺少相应的库或模块，或者是代码中存在语法错误或拼写错误造成的。需要检查代码中的相关部分，并确保库或模块已正确安装。
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Matrix Transpose_matrixtransposition_

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from .tensorflow_backend import * File ~\anaconda4\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:24 from ..utils.generic_utils import transpose_shape ImportError: cannot import name 'transpose_shape' from 'keras.utils.generic_utils' (C:\Users\Administrator.DESKTOP-5O5U8HK\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\utils\generic_utils.py)

这个错误是由于 Keras 版本问题引起的，可能是由于你使用了不兼容的 Keras 版本或 TensorFlow 版本。 你可以尝试升级 Keras 版本，或者更换 TensorFlow 版本，或者同时更换两个库的版本。 如果你使用的是 Anaconda...

无法从keras.utils.generic_utils中导入transpose_shape名称。

transpose_shape是在keras的早期版本中使用的，但在较新的版本中已被删除。您可以尝试更新您的keras版本，或者在您的代码中使用其他替代方法。例如，您可以使用numpy库中的transpose函数来转置张量形状。
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transpose_structure:transpose_structure(s) 转置结构中的所有字段。 对后来的 cat(1,s.field) 有用-matlab开发

经常使用 cat(1,s.field) 的用户发现，如果字段处于不同的方向（行或列... 建议使用 transpose_structure(s) 而不是 try ... catch。 >> s = struct('x',ones(10,1),'y',zeros(5,1)); >> s = transpose_structure(s)
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def build_transpose(self, layer): in_layout = layer.in_layout out_layout = layer.out_layout align_c = 16 if in_layout == 'NC1HWC0' and out_layout == 'NCHW': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1] in_h = layer.in_shape[2] in_w = layer.in_shape[3] out_c = layer.out_shape[1] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_c // align_c, in_h, in_w, align_c) org_out_shape = (out_c, out_h, out_w) elif in_layout == 'NCHW' and out_layout == 'NC2HWC1C0': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1]*layer.in_shape[2] in_h = layer.in_shape[3] in_w = layer.in_shape[4] out_c2 = layer.out_shape[1] out_c1 = layer.in_shape[2] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_n, in_c, in_h, in_w) org_out_shape = (out_c2, out_h, out_w, out_c1) input = tvm.placeholder(in_shape, name="input", dtype=env.inp_dtype) #topi with self.m_target: res = top.python.nn.conv2d.transpose(input, org_out_shape, in_layout, out_layout, input.dtype) s = top.python.nn.conv2d.schedule_transpose([res]) #build mod = build_module.build(s, [input, res], target=self.m_target, target_host=env.target_host, name="conv2d") return mod这段是什么意思

1. 获取输入和输出的数据布局（in_layout和out_layout）以及对应的形状（in_shape和out_shape）。 2. 根据不同的布局，计算出输入和输出数据在内存中的存储方式，并对输入数据进行格式转换，以便后续的计算。 3. ...

onnx runtime截取并保留Transpose_256，Transpose_257结点之后所有结点并保存成新的onnx文件

transpose_256 = find_node_by_name(original_model.graph, "Transpose_256") transpose_257 = find_node_by_name(original_model.graph, "Transpose_257") # 找到这两个节点之后的所有节点 nodes_to_keep = ...

nodes_to_keep = [transpose_257] + list(transpose_257.next_nodes()) AttributeError: next_nodes

出现 AttributeError: 'NodeProto' object has no attribute 'next_nodes' 这个错误是因为NodeProto 类型的实例（在这个例子中是transpose_257）并没有next_nodes 属性。在ONNX中，节点之间的连接通常是通过...

File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\array_ops.py:2122 in transpose return transpose_fn(a, perm, name=name) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_array_ops.py:11173 in transpose return transpose_eager_fallback( File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_array_ops.py:11200 in transpose_eager_fallback _result = _execute.execute(b"Transpose", 1, inputs=_inputs_flat, File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py:59 in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size 4. But input(1) is a vector of size 3 [Op:Transpose] 2023-05-24 00:30:37.873862: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1753] OP_REQUIRES failed at transpose_op.cc:157 : Invalid argument: transpose expects a vector of size 4. But input(1) is a vector of size 3

这个错误是因为你正在尝试对一个形状为 (?,?,?) 的张量进行转置，但是转置操作需要的 perm 参数是一个长度为 4 的向量。你需要检查一下你的代码，看看是否有错误地创建了一个形状为 (?,?,?) 的张量，或者在调用转置...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

在 forward 方法中，首先对查询、键和值进行线性变换，并通过 transpose_qkv 函数将它们转置为多头注意力机制所需的形状。然后，调用 DotProductAttention 类来计算注意力权重，并将注意力加权的值进行转置和...

ImportError: cannot import name 'image_utils' from 'keras.utils'

- *3* [ImportError: cannot import name ‘transpose_shape‘ from ‘keras.utils.generic_utils‘的解决办法](https://blog.csdn.net/uzwuzw/article/details/122962560)[target="_blank" data-report-click={"spm...

ValueError: Dimensions must be equal, but are 1280 and 1344 for '{{node MatMul_1}} = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false](concat, Variable_2/read)' with input shapes: [?,1280], [1344,1280].

print(A.shape, B.shape) # 进行矩阵乘法运算 C = tf.matmul(A, B) 在打印 A 和 B 的形状时，你可以检查它们的维度是否正确，并且它们的列数是否相等。如果不相等，你需要将它们的形状调整为匹配的形状，例如...

怎样导入‘transpose_to

from my_module import transpose_to # 或者直接导入整个模块并使用 import my_module transpose_to = my_module.transpose_to 2. **第三方库**：假设 'transpose_to' 来自一个第三方库，例如 pandas 库...

Blas GEMM launch failed : a.shape=(32, 192), b.shape=(192, 100), m=32, n=100, k=192 [[{{node sequential_4/dense_7/MatMul}} = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](sequential_4/flatten_4/Reshape, dense_7/kernel/read)]]

这个错误通常是由于使用GPU进行矩阵运算时出现的问题。其中的BLAS代表基本线性代数子程序，是一种高效的矩阵运算库。在使用GPU时，可能需要安装或配置相应的CUDA和cuDNN库。 您提供的错误信息中，a和b分别代表两个...

transpose_to是什么函数，要怎么导入使用

transpose_to 这个函数似乎是一个用于图像处理或深度学习中张量变换的辅助函数，它接收一个图像数据，将其按指定格式从一种维度顺序转换到另一种。常见的用途是在深度学习框架中，因为某些模型或层可能需要特定的...

TypeError: _transpose_dispatcher() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

这个错误通常发生在使用transpose函数时，传入的参数数量不正确。请检查你的代码，确保你传入的参数数量与函数定义的参数数量匹配。其中，第一个参数是要转置的数组，第二个参数是一个元组，表示要进行转置的维度。...

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