Вопрос или проблема
Создайте тензор Y формы (2,3) содержащий последовательность чисел 12,15,18,…, 150
Я попробовал использовать следующий код
tf.constant(np.arange(12,153,3),dtype=tf.dtypes.float32,shape=[2,3])
Я получил ошибку о том, что тензор с 47 элементами не может быть преобразован в 6 элементов.
Я добавил следующее третье измерение в shape, и это сработало.
tf.constant(np.arange(12,153,3),dtype=tf.dtypes.float32,shape=[8,2,3])
Как продолжить, если дано, что последовательность тензора должна быть формы [2,3]?
Пожалуйста, помогите.
Как сказано в документации tf.constant:
Если
valueпредставлен списком, то длина списка должна быть меньше или равна количеству элементов, подразумеваемых аргументомshape(если он указан).
В вашем коде value — это возвращаемый массив из np.arange(12,153,3), содержащий 47 целых чисел.
Теперь, когда вы указываете shape = [2,3], это подразумевает, что длина списка, который вы предоставили как value, составляет 2×3 = 6, что не соответствует действительности, так как массив, сгенерированный np.arange(12,153,3), имеет длину = 47. В этом случае вы получите ошибку:
ValueError: Too many elements provided. Needed at most 6, but received 47
С другой стороны, когда вы указываете shape = [8,2,3], это подразумевает, что длина списка, который вы предоставили как value, составляет 8x2x3 = 48, что также не соответствует действительности, потому что фактическая длина равна 47. Это не вызывает ошибки, потому что длина списка может быть меньше, чем число, подразумеваемое аргументом shape, как указано в документации:
В случае, когда длина списка меньше, чем количество элементов, указанных в shape, последний элемент в списке будет использован для заполнения оставшихся записей.
Таким образом, невозможно преобразовать последовательность из 47 элементов в форму [2,3]
.
Ответ или решение
Создание тензора определённой формы с использованием TensorFlow
Если вам необходимо сформировать тензор Y формы (2,3) из последовательности чисел 12, 15, 18,…, до 150, то следует учитывать, сколько элементов включает в себя эта последовательность. В вашем примере, последовательность, сгенерированная с помощью функции np.arange(12,153,3), содержит 47 элементов.
Ошибка и её объяснение
Когда вы задаёте тензору форму (2,3) — вы ожидаете, что тензор будет содержать 2×3=6 элемента. Это невозможно, так как изначально у вас 47 элементов. Вот почему была получена ошибка:
ValueError: Too many elements provided. Needed at most 6, but received 47Почему другой способ сработал?
Когда вы изменили форму на (8,2,3), TensorFlow ожидает 8x2x3=48 элементов. В вашем случае, у вас было всего 47 элементов, но, поскольку требуемое количество элементов (48) превышает фактическое (47), TensorFlow просто повторно использует последний элемент для заполнения оставшегося пространства. Это происходит согласно документации TensorFlow.
Решение
Однако, задача изначально предусматривает создание тензора формы (2,3). Очевидно, что попытка уместить 47 элементов в структуру из 6 просто невозможна. Вам необходимо пересмотреть ваши требования: либо изменить последовательность под указанные размеры, либо, если это не представляется возможным, изменить требование к форме.
Пример решения с изменением данных:
Если вам точно нужен тензор (2,3), вы можете вручную выбрать первые 6 элементов из последовательности:
import tensorflow as tf
import numpy as np
data = np.arange(12, 30, 3) # Используем только первые шесть элементов
tensor_Y = tf.constant(data, dtype=tf.float32, shape=[2,3])Теперь tensor_Y будет содержать тензор с последовательностью [12, 15, 18, 21, 24, 27] в форме (2,3).
Оптимизация для поисковых систем и четкость
Ваша статья должна содержать ключевые слова, такие как "создание тензора TensorFlow", "ошибка формы тензора", чтобы обеспечить лёгкость нахождения материала заинтересованной аудиторией.
Данное решение переформатирует задачу под заданные ограничения и подсказывает, как действовать в подобных ситуациях, учитывая аспекты, такие как требования к данным и ограничения на размерности.