import torch a = torch.ones(3,4) b = torch.zeros(3,3) c = torch.eye(4) print(a) print(b) print(c) 输出: tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tensor([[1...
# values=tensor([34., 67., 99.]), # indices=tensor([1, 0, 0])) # 最大值位置: tensor([1, 0, 0]) # 每一列最小值: torch.return_types.min( # values=tensor([12., 32., 23., 11.]), # indices=tensor([0, 1, 2, 0])) # 最小值位置: tensor([0, 1, 2, 0]) 1. ...
input :必须是一个Tensor,该张量用于比较 other :可以是一个张量Tensor,也可以是一个值value expand() Pytorch expand_as()函数 expand(*sizes) 将张量扩展为和参数sizes一样的大小。 最近邻-k nearest neighbors 1.the top-k nearest neighbors torch.topk【按维度求前k个最值以及其索引】以及top1和top5_fla...
有两个地方是获取一个 tensor 的 numpy ndarray ,单个地方是获取一个 tensor 的shape ,这两种情况的等待全部都是 sync worker 线程引发的。 MegEngine 中主线程发命令和 worker 执行命令之间是异步进行的,当我们需要获得一个 tensor 的 numpy ndarray 时,则需要等 worker 在 CUDA 上完成计算并将结果 copy 到 ...
For example, if the input is a four-dimensional tensor (of any type) with dimensions [2,3,5,7], the output tensor is a one-dimensional Int32 tensor of length 4 containing the sequence 2, 3, 5, 7.ITopKLayer tensorrt.TopKOperation The operations that may be performed by a To...
_, topi = decoder_output.topk(1) decoder_input = torch.LongTensor([[topi[i][0] for i in \ range(batch_size)]]) decoder_input = decoder_input.to(device) 最后,与我们所有的模型一样,最后的步骤是执行反向传播,实现梯度剪接,并通过我们的编码器和解码器优化器来使用梯度下降更新权重。请记住,我...
与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间。 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领。 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结...
_, topi = decoder_output.topk(1) decoder_input = torch.LongTensor([[topi[i][0] for i in \ range(batch_size)]]) decoder_input = decoder_input.to(device) 最后,与我们所有的模型一样,最后的步骤是执行反向传播,实现梯度剪接,并通过我们的编码器和解码器优化器来使用梯度下降更新权重。请记住,...
Variable(torch.LongTensor([[EN_TEXT.vocab.stoi[tok]fortok insentence]])).cuda() src_mask = (src != input_pad).unsqueeze(-2) e_outputs = model.encoder(src, src_mask) outputs = torch.zeros(max_len).type_as(s...
MegEngine中主线程发命令和worker执行命令之间是异步进行的,当我们需要获得一个tensor的numpy ndarray时,则需要等worker在CUDA上完成计算并将结果copy到memory中,因此会触发sync。另一种情况是获得一个tensor的shape,如果某个算子的输出的shape无法提前推测出来,也需要等worker完称计算才能知道,因此也会触发sync。