importtorch# 原始张量original_tensor=torch.tensor([1,3,5,7,9])# 要添加的元素element_to_add=t...
call_functionapplies a free function to some values.nameis similarly the name of the value to assign to.targetis the function to be applied.argsandkwargsrepresent the arguments to the function, following the Python calling convention call_moduleapplies a module in the module hierarchy’sforward()...
在上篇文章Pytorch internals - 以add算子为例理解elementwise_kernel和TensorIterator的调用流程中,我们了解到了add算子经过其内部的派发器(Dispatcher)进行派发后,最终会调用三个对应的kenel,我们来看看他们的函数声明: at::Tensorwrapper_CUDA_add_Tensor(constat::Tensor&self,constat::Tensor&other,constat::Scalar...
x,mu,logvar): """ :param recon_x: 生成的图片 :param x: 原始图片 :param mu:潜在平均数 :param logvar:潜在对数方差 """ BCE=reconstruction_function(recon_x,x) KLD_element=mu.pow(2).add
这部分操作会对tensor的每一个元素(point-wise,又名element-wise)进行操作,此类操作的输入与输出形状一致。 对于很多操作,例如div、mul、pow、fmod等,PyTorch都实现了运算符重载,所以可以直接使用运算符。如a ** 2 等价于torch.pow(a,2)或a.pow(2), a * 2等价于torch.mul(a,2)或a.mul(2)。 其中clamp...
自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子和上游的算子 fuse 起来，可以减少带宽使用，从而提升性能。对于 Elementwise add 算子来说，将其 fuse 到上一个算子，可以减少一次数据读写，有约 2/3 的性能提升。另外 nn.Graph 可以很方便地支持使用 TensorRT 。本优化对象没有更新模型的需求，所以也...
在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。 一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个...
alexnet() batch_size = 256 flops, macs, params = get_model_profile(model=model, # model input_shape=(batch_size, 3, 224, 224), # input shape to the model. If specified, the model takes a tensor with this shape as the only positional argument. args=None, # list of positional ...
另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。 而从存储的角度来讲,对tensor的操作又可分为两类: 不会修改自身的数据,如 a.add(b), 加法的结果会返回一个新的tensor。
讲到Tensor的时候需要再提到一下Numpy,二者在进行数据科学处理的时候各有所长,可以完成不同的任务。 1)首先构造一个numpy array(以下代码部分来源于https://www.kaggle.com/kanncaa1/pytorch-tutorial-for-deep-learning-lovers),感兴趣的小伙伴可以去看作者的原文。