add_(self, other, *args, **kwargs) align_as(self, other) align_to(self, *args, **kwargs) all(self, dim=None, keepdim=False) allclose(self, other, rtol=1, *args, **kwargs) amax(self, dim=None, keepdim=False) amin(self, dim=None, keepdim=False) aminmax(self, *args, **...
到目前为止,它还没有自动对齐尺寸,因此需要显式地进行对齐。align_as 方法会返回一个添加了缺失维度的张量,并将现有的维度按正确的顺序排列: weights_aligned = weights_named.align_as(img_named) weights_aligned.shape, weights_aligned.names 接受维度参数的函数,比如 sum,也接受被命名的维度: gray_named = (...
in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels if bilinear:#因为上采样需要差值,bilinear就是一个差值方式 self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)#Upsample是...
3, 56, 56, names=NCHW)images.sum('C')images.select('C', index=0)# 也可以这么设置tensor = torch.rand(3,4,1,2,names=('C', 'N', 'H', 'W'))# 使用align_to可以对维度方便地排序tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W') ...
ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) 从只包含一个元素的张量中提取值 value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理,# 相比torch.view,torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。tensor = torch.rand(2...
import torch import torch.nn.functional as F targets = torch.tensor([5, 3, 2, 1]) targets_to_one_hot = F.one_hot(targets) # 默认按照targets其中的最大值+1作为one_hot编码的长度 # result: # tensor( # [0, 0, 0, 0, 0, 1], # [0, 0, 0, 1, 0, 0], # [0, 0, 1, ...
在第一章中,我们将首次接触 PyTorch,了解它是什么,解决了什么问题,以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行,让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。第三章会更加严肃,教授 PyTorch 程序中使用的基本数据结构:张量。第四章将带领我们再次进行一次旅行,这次是跨越不同领域的数据如何表示...
)# Use a distributed autograd context.withdist_autograd.context()ascontext_id:# 本地优化器将把梯度保存在相关的context之中# Forward pass (create references on remote nodes).rref1 = rpc.remote(dst_name, random_tensor)# 在远端创建一个 random_tensorrref2 = rpc.remote(dst_name, random_tensor)...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 0x01 前文回顾 之前无论是 DP, DDP,或者 Horovod,实质上的都是处理数据并行,比如 DDP 将相同...
reduce the number of channelsifbilinear:self.up=nn.Upsample(scale_factor=2,mode='bilinear',align_corners=True)else:self.up=nn.ConvTranspose2d(in_channels//2,in_channels//2,kernel_size=2,stride=2)self.conv=DoubleConv(in_channels,out_channels)defforward(self,x1,x2):x1=self.up(x1)# input...