import torch a = torch.tensor([1, 0, 2]) # a -> torch.Size([3]) b1 = a.expand(2, -1) # 第一个维度为升维,第二个维度保持原样 ''' b1为 -> torch.Size([3, 2]) tensor([[1, 0, 2], [1, 0, 2]]) ''' a = torch.tensor([[1], [0], [2]]) # a -> torch.Siz...
x.dtype) #等价于torch.FloatTensor b = torch.BoolTensor(np.array([1,0,2,0])) print(b,b.dtype) # tensor([ True, False, True, False]) torch.bool
执行下面程序段,张量c的值是___。import torch a = torch.arange(8) b = a.view(4, 2) c = b.permute(1, 0) print(c) A. [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]] B. [[0, 2, 4, 6], [1, 3, 5, 7]] C. [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] D. [[0, ...
permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # 分离Q、K、V q = q * self.scale # 缩放Q attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) # 计算注意力权重 # 添加相对位置偏置 relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view...
permute(0, 1, 3, 2) # 计算注意力分数 attn = attn / math.sqrt(c_per_head) # 缩放 attn = torch.softmax(attn, dim=-1) # 应用softmax # 获取输出 out = attn @ v # 计算输出 out = self._recombine_heads(out) # 重新组合头 return self.out_proj(out) # 投影到输出维度 ...
-使用transpose()方法可以交换张量的维度。 -使用permute()方法可以对张量的维度进行重新排序。 -使用expand()方法可以增加张量的维度,可以指定扩展的维度大小。 5.张量的合并和拆分: -使用concatenate()方法可以沿指定轴拼接多个张量。 -使用stack()方法可以沿新轴堆叠多个张量。 -使用split()方法可以沿指定轴拆分张...
torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm会搜索model里面的每一个module,如果发现这个module是、或者继承了torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm类,就把它替换成SyncBN。也就是说,如果你的Normalization层是自己定义的特殊类,没有继承过_BatchNorm类,那么convert_sync_batchnorm是不支持的,需要你自己实现一个...
numpy 是Python中用于科学计算的基础库,它提供了大量的数学函数和工具来处理大型多维数组和矩阵。 numpy的数组(ndarray)是固定大小的同类型元素的多维容器,并提供了高效的运算和广播功能。 在深度学习项目中,尽管PyTorch提供了自己的张量(tensor)类,但 numpy 仍然经常用于数据处理、特征工程和结果可视化等任务。 由于PyTo...
一、使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型,我们需要新建一个类,让它继承torch.nn.Module类,并必须重写Module类中的__init__()和forward()函数。init()函数用来申明模型中各层的定义,forward()函数用来描述各层之间的连接关 pytorch 神经网络 深度学习 2d List Informer架构解释 去年,Imagination...
pytorch学习笔记(五)——pytorch基础之维度变换目录维度重塑---view/reshape增删维度---squeeze/unsqueeze维度扩展---Expand/repeat维度转置---transpose/t/permute 目录维度重塑---view/reshapeview与reshape用法基本一致,view是pytorch0.3版本的api,在pytorch0. pytorch ...