(gnn_scores) # 更平滑的归一化 final_scores = 0.5 * bm25_top_k + 0.5 * gnn_scores # 平衡加权 # 步骤 9:最终重排序 reranked_indices = torch.argsort(final_scores, descending=True) print("\nFinal Re-ranked List:") for rank, rerank_idx in enumerate(reranked_indices): orig_idx = ...
numpy中有函数argsort来返回排序后的下标 pytorch中的torch.sort本身就能返回排序后的下标 Python中没有直接调用的接口,怎么办呢? 用enumerate再排序就可以了 nums = [4, 1, 5, 2, 9, 6, 8, 7] sorted_nums= sorted(enumerate(nums), key=lambdax: x[1]) idx= [i[0]foriinsorted_nums] nums= [i...
torch.set_default_dtype(torch.float64)#设置默认类型; print(t_default_dtype()) a = torch.tensor([[1,2],[3,4]])#创建tensor对象.注意这里是一个列表,如果指定维度进行创建需要使用大写Tensor函数; a = torch.Tensor(5,3)#指定维度大小的tensor创建; a = torch.tensor(1)#创建一个标量 a = torch...
torch.eq()函数 torch.equal()函数 import torch A = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) B = torch.arange(1,7) C = torch.unsqueeze(B,dim = 0) print(torch.eq(A,B)) print(torch.eq(A,C)) # tensor([True, True, True, True, True, True]) # tensor([[True, True, True, True, Tru...
python-torch numpy matploit pandas numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分,这个数组叫做 ndarray,是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字,指代维度. 在 NumPy 中,数组是由 numpy.ndarray 类来实现的,它是 NumPy 的核心数据结构。
importtorch x = torch.arange(10) print(x) tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) C# 版本不使用 Console.WriteLine,而是使用官方提供的库。 usingTorchSharp; varx = torch.arange(10); x.print(style:TensorStringStyle.Default); ...
array的增减维度,不像torch有squeeze与unsqueeze函数;可以使用reshape; In[81]:ret.shapeOut[81]:(2,1,4)In[82]:ret.squeeze(1).shapeOut[82]:(2,4)In[84]:ret.reshape(-1,ret.shape[-1]).shapeOut[84]:(2,4)In[87]:ret.reshape(1,2,1,-1).shapeOut[87]:(1,2,1,4) ...
%%capture!pip install torch torchtext torchdata 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchtext.dataimportto_map_style_datasetfrom torchtext.datasetsimportWikiText103 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defget_data():# gets the data train_iter=WikiText103(split='tra...
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) y = torch.tensor([5, 4, 3, 2, 1]) ``` 然后,我们可以使用PyTorch中的argsort函数来获取数组的秩次: 接着,我们可以使用Spearman相关系数的计算公式来计算秩相关系数: 我们可以打印出计算得到的秩相关系数: 通过上述方法,我们可以方便地使用PyTorch来计算两个变量...
import torch.nn as nn # 定义自动编码器类 class Autoencoder(nn.Module): def \_\_init\_\_(self, input\_dim, embedding\_dim): super(Autoencoder, self).\_\_init\_\_() self.encoder = nn.Linear(input\_dim, embedding\_dim)