Real intnl_old,constRankTwoTensor & stress, Real intnl,constRankFourTensor & E_ijkl,conststd::vector<Real> & cumulative_pm)const{if(!_use_custom_cto)returnTensorMechanicsPlasticModel::consistentTangentOperator(trial_stress, intnl_old, stress, intnl, E_ijkl, cumulative_pm); ...
int a[2][3] = {{1,2,3},{4,5,6}}; 我们就写成 a = Array((3,2),[1,2,3,4,5,6]) 先看单目运算。sum的输入是一个rank-n的数组,输出是rank-(n-1)的数组 sum of Array((3,), [1,2,3]) 1 + 2 + 3 = 6 sum of Array((3,2), [1,2,3,4,5,6]) 1 2 3 + + + ...
cabinet/ministerial rankAs promised, a minister of cabinet rank has now been appointed to supervise its operation コーパスの例rank• Applying the usual procedure to obtain this in another frame we obtain so that transforms as a rank 2 tensor.• So I goes to the cab rank, and gets up...
tensorflow 用 3 种方式描述一个 tensor 的维数: rank, shape, 以及 dimension number (维数) 所以shape 和 rank 的意思的一样的,只是表达的形式不同。 shape 写成只包含整数的 list 或者 tuple 形式,例如 [1, 4, 2] data type tensor 的数据结构除了 维数(dimensionality),还有 数据类型(data type)。 例...
rank tensor 青云英语翻译 请在下面的文本框内输入文字,然后点击开始翻译按钮进行翻译,如果您看不到结果,请重新翻译! 翻译结果1翻译结果2翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 张量 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
Shape (?, 128, 128, 2) is a rank 4 tensor, but the softmax operator apparently expected a rank 2 tensor. It looks to me like you are using an old version of Tensorflow. In version 0.10, tf.nn.softmax required that its input be rank 2: https://www.tensorflow.org/v...
通常我们说2阶矩阵说的是2阶的方阵,tensorflow用阶表示维数 下面来看具体的例子 tf.ones()函数是进行初值为0的矩阵的生成,括号类分别是shape ,type,name, tf.zeros()是初值为0的矩阵 类似的还有tf.ones_like(),tf.zeros_like(),里面括号分别是tensor dype name,这个主要生成同样大小的矩阵 ...
computation of the rank of the tensor. Tensor rank is not a straight-forward extension of matrix rank. A constructive proof based on an eigenvalue criterion is provided that shows when a 2 × 2 × 2 tensor over ℝ is rank-3 and when it is rank-2. The results are extended...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 张量的运算 reshape 你可以将一个张量的shape改变成任意形状,前提只要它们的乘积相同,-1表示让Pytorch自动计算最后一个位置。 squeeze 去掉所有维数为1的的维度,对不为1的维度没有影响,不需要指定维度 t = torch.tensor([[1,2,3]],dtype=torch.float32) ...
type -- Tensor 中数据的类型, 例如 tf.float32, tf.int64, tf.string rank --- Tensor 中数据的维度, 类似矩阵中的rank (秩) 的概念 shape --- rank 定义好维度以后, shape 来定义每个维度的长度。比如 (6) 代表包含6个成员的向量, (2, 3) 代表一个 2 x 3 的矩阵。