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Python中的张量学习_python import tensorly as tl import numpy as np tensor = tl.tensor(np.arange(24).reshape((3, 4, 2)), dtype=tl.float64) unfolded = tl.unfold(tensor, mode=0) tl.fold(unfolded, mode=0, shape=tensor.shape) You can also create random tensors: from tensorly import random # A random tensor tensor = random.random_tensor((3, 4, 2)) # A random CP tensor in factorized form cp_tensor = random.random_tensor(shape=(3, 4, 2), rank='same')
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Python中的张量学习_python_库 (243个子文件)
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Makefile 607B
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COVID19_data.npy 226KB
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favicon-16x16.png 943B
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test_parafac2.py 11KB
test_core.py 11KB
test_tucker.py 10KB
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docscrape_sphinx.py 9KB
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base.py 7KB
plot_nn_tucker.py 7KB
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numpy_backend.py 6KB
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test_tt_tensor.py 6KB
plot_covid.py 5KB
test_n_mode_product.py 5KB
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test_base.py 5KB
_cp_power.py 5KB
_tt.py 5KB
test_gen_gallery.py 5KB
n_mode_product.py 5KB
_symmetric_cp.py 5KB
similarity.py 5KB
test_mps_decomposition_cross.py 5KB
testing.py 4KB
test_entropy.py 4KB
__init__.py 4KB
tucker_regression.py 4KB
py_source_parser.py 4KB
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