trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "hpcai-tech/grok-1", trust_remote_code=True, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, ) model.eval() text = "Replace
5.torch.ones_like()和torch.zeros_like() torch.ones_like函数和torch.zeros_like函数的基本功能是根据给定张量,生成与其形状相同的全1或全0张量,这里以torch.ones_like为例. a = torch.ones((2,3)) print(a) b = torch.ones_like(a) print(b) 1. 2. 3. 4. 结果: tensor([[1., 1., 1.]...
在Python中,交叉熵(Cross-Entropy)通常用于衡量两个概率分布之间的差异,特别是在机器学习和深度学习中,作为分类任务的损失函数。虽然交叉熵不是直接用于计算两个张量(Tensor)的“相似性”,但它可以间接地反映两个概率分布之间的接近程度。 如果你想要使用交叉熵来计算两个张量的“相似性”,你需要确保这两个张量可以被...
pos_cis = torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs) # Convert to complex exponentials return pos_cis 首先,它根据 dimension (dim) 和比例因子( theta )计算一组 frequencies 。 然后,它创建一个 positions (t) 并计算 t 和 frequencies 的 outer product 。
y.backward(torch.ones_like(x)) grad = x.grad print("Gradient using PyTorch:", grad) 在这个代码中,我们定义了一个张量x并设置requires_grad=True以便追踪其梯度。计算函数y并调用y.backward(),我们即可获得x的梯度。 PyTorch的自动微分机制灵活且高效,广泛应用于深度学习研究和工业应用中。其动态计算图的特...
a = torch.zeros(5,3)#创建一个0填充张量,注意在pytorch中大部分函数前面参数均为size,而不是具体数据内容. a = torch.zeros_like(a)#创建与a相同属性的张量,注意这里利用了a的维度以及数据类型等属性; a = torch.ones(5,3) a = torch.ones_like(a)#这里与上面完全相同,只不过使用1进行填充; ...
>>>input=torch.empty(2,3)>>>torch.ones_like(input)tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]]) 说一下zeros与zeroslike和类似函数的区别。zeros是指定输出张量的形状size,然后返回张量,zeroslike则是根据一个张量,返回这个张量形状的张量。ones和ones_like类似 ...
uint_tensor = torch.ones(1, dtype=torch.uint8) C#: varfloat_tensor = torch.ones(1, dtype: torch.float32); vardouble_tensor = torch.ones(1, dtype: torch.float64); varcomplex_float_tensor = torch.ones(1, dtype: torch.complex64); ...
torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全一tensor torch.arange(start=0, end, step=1)返回一个从start到end的序列,可以只输入一个end参数,就跟python的range() 一样了。实际上PyTorch也有range(),但是这个要被废掉了,替换成arange了
from math import pi import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torchaudio 部分代码如下: sr = 1e4 t = torch.arange(0, 2.5, 1/sr) f = torch.sin(2*pi*t) * 1e2 + 1e2 * torch.ones_like(t) + 5e1 * t x = (torch.sin(torch.cumsum(f, dim=0) /...