自己定义一个确定性的实现，替换调用的接口。对于torch.index_select 这个接口，可以有如下的实现。def d...
import torch batch_size = 16 num_elements = 64 num_features = 1024 num_picks = 2 values = torch.rand((batch_size, num_elements, num_features)) indices = torch.randint(0, num_elements, size=(num_picks,)) # [batch_size, num_picks, num_features] picked = torch.index_select(values,...
importtorchbatch_size=16num_elements=64num_features=1024num_picks=2values= torch.rand((batch_size, num_elements, num_features))indices= torch.randint(0, num_elements, size=(num_picks,))# [batch_size, num_picks, num_features]picked= torch.index_select(values,1, indices) 下面是如何使用简单...
index_select(values, 1, indices) 上面代码将得到的张量形状为[len_dim_0, num_picks]:对于沿维度0的每个元素,我们从维度1中选择了相同的元素。 现在我们使用3D张量,一个形状为[batch_size, num_elements, num_features]的张量:这样我们就有了num_elements元素和num_feature特征,并且是一个批次进行处理的。
index_select(0, j) batch_size = 10 for X, y in data_iter(batch_size, features, labels): print(X, '\n', y) break 输出:tensor([[ 1.3591, 0.6950], [ 0.5206, -0.2726], [-0.6639, 0.9716], [ 2.7164, -0.6513], [-1.0642, 1.9331], [-2.2240, -0.3616], [-0.9094, 0.6691], [-...
在之后的深度学习过程中,我们处理图像时会经常遇到四维张量(batch_size, channel, height, width),表示有 batch_size 个 RGB 图像。更高维的张量无非是在前面添加 batch, 如五维张量(batch', batch, c, h, w)。batch 是高维张量的单位。下面通过简图理解一下高维张量: ...
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明:index_select(x, 1, indices) 1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。 例子: import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) ...
(scaled_anchors).index_select(1, LongTensor([0])) anchor_h = FloatTensor(scaled_anchors).index_select(1, LongTensor([1])) anchor_w = anchor_w.repeat(batch_size, 1).repeat(1, 1, input_height * input_width).view(w.shape) anchor_h = anchor_h.repeat(batch_size, 1).repeat(1, 1...
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64) 1. 2. 3. 再补充一点代码,以便更好的理解 __getitem__这个方法 for batch_index, data, target in test_loader: if use_cuda: data, target = data.cuda(), target.cuda()
Observer的构造函数也相应地进行调整。它还接受一个batch参数,用于控制它使用哪个Agent函数来选择动作。在批处理模式下,它调用Agent上的select_action_batch函数,该函数将很快被介绍,并且此函数将被装饰为@rpc.functions.async_execution。 import gymimport torch.distributed.rpc as rpcclass Observer:def __init__(se...