PyTorch NestedTensors优化方案 接下来,评估在PyTorch NestedTensors下的应用。这是一个目前处于原型阶段的特性,它允许我们直接处理不同长度的张量,这些张量被称为"jagged"或"ragged"张量。这种方法避免了显式填充的需求,但需要特别注意张量操作的兼容性。 以下代码展示了如何使用NestedTensors处理变长序列: def nested...
Instead with the strided layout works perfectly? The "j1" and "j2" suggests a wrong arrangement of the tensors? Thank you to everyone! Versions PyTorch version: 2.6.0+cu124 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 12.4 OS: Ubuntu 24.04.1 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu ...
result = torch_func_method(public_api, types, args, kwargs) File "/etc/ecmwf/nfs/dh2_perm_a/nacl/research/obs/lessig-dev-kas-cell-forecast/ai-obs-experimental-transformer/pyenv/lib/python3.10/site-packages/torch/nested/_internal/nested_tensor.py", line 302, in __torch_function__ return ...
tianshou-Batch为中轻量级库,自建了一套针对PyTorch的树数据结构,实现了基本的增删查改功能,并且实现了包括stack、split在内的少量运算操作。 jax-libtree为Google Jax库中的子模块,不针对特定框架,支持简单的函数式运算,还支持了诸如transpose这样的树结构运算。 torchbeast-nest为Meta torchbeast中的树结构子模块,不针...
This post is about a small functionality that is found useful in TensorFlow / JAX / PyTorch. Low-level components of these systems often use a plain list of values/tensors as inputs & outputs. However, end-users that develop models often want to work with more complicated data structures:...
非官方实现(Pytorch): xwjabc/hed 效果演示 论文中的效果对比图: 模型结构 HED 模型包含五个层级的特征提取架构,每个层级中: 使用VGG Block 提取层级特征图 使用层级特征图计算层级输出 层级输出上采样 最后融合五个层级输出作为模型的最终输出: 通道维度拼接五个层级的输出 1x1 卷积对层级输出进行融合 模...
文章作者提供了Pytorch的实现Code,本项目中将采用Paddle复现。 算法详解 文章的核心模型如下: 模型由三部分组成,分别是(a) 特征提取模块。首先将输入图像送入密集嵌套交互模块(DNIM),以实现渐进式特征融合。然后,通过通道和空间注意模块(CSAM)自适应增强不同语义级别的特征。(b) 特征金字塔融合模块(FPFM)。增强的特...
🚀 The feature, motivation and pitch Nested tensors are a great way to handle a batch of sequences with different lengths, which is often the case in NLP or ViTs for images of very different resolutions. Often, you add a cls_token to the ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Support broadcast for nested tensors · pytorch/pytorch@e5fccb2
文章作者提供了Pytorch的实现Code,本项目中将采用Paddle复现。 2. 算法详解 文章的核心模型如下: 模型由三部分组成,分别是(a) 特征提取模块。首先将输入图像送入密集嵌套交互模块(DNIM),以实现渐进式特征融合。然后,通过通道和空间注意模块(CSAM)自适应增强不同语义级别的特征。(b) 特征金字塔融合模块(FPFM)。增强...