expand是按某个维度对被调Tensor的数据进行扩展,repeat是对被调Tensor的数据进行复制,它们的API分别是:Tensor.expand(*sizes)、Tensor.repeat(*sizes)。下面请看具体示例: 在该例中,调用expand时,如果保持该维度的尺寸不变,可以使用-1来表示具体尺寸。 <17> mean、media mean计算对
,第2个维度复制c倍,第三个维度复制d倍,如果某一个维度不变的话,就将该维度值=1。 还有一点不一样的就是这个维度不用为1 b.shape# torch.Size([1, 32, 1, 1])b.repeat(4,32,1,1).shape# torch.Size([4, 1024, 1, 1])b.repeat(4,1,1,1).shape# torch.Size([4, 32, 1, 1])b.rep...
PyTorch提供了灵活的API来定义这些层，例如torch.nn.Conv2d用于卷积层，torch.nn.MaxPool2d用于池化层，...
到目前的最新版本的 PyTorch 1.7,又添加了 Embedding 和 EmbeddingBag quantization、aten::repeat、aten::apend、tensor 的 stack、tensor 的 fill_、per channel affine quantized tensor 的 clone、1D batch normalization、N-Dimensional constant padding、CELU operator、FP16 quantization 的支持。 PyTorch对量化的支...
模型在 eager 模式下按预期运行，但在graph编译期间失败并出现“attribute error”（torch.classes.c10d.ProcessGroup does not have a field with name ‘shape’）。 我们需要将日志级别提高到 INFO，然后发现发现错误在计算的“第 3 步”中，即 TorchInductor。然后通过验证“eager”和“aot_eager”后端的编译是...
PyTorch 1.7 :添加了 Embedding 和 EmbeddingBag quantization、aten::repeat、aten::apend、tensor 的 stack、tensor 的 fill_、per channel affine quantized tensor 的 clone、1D batch normalization、N-Dimensional constant padding、CELU operator、FP16 quantization 的支持。
compile API包含许多用于控制graph创建的选项,能够针对特定模型对编译进行微调,并可能进一步提高性能。下面的代码块是官方的函数介绍: defcompile(model: Optional[Callable] =None, *, fullgraph: builtins.bool=False, dynamic: builtins.bool=False, backend: Union[str, Callable] ="inductor", ...
常用API: View/reshape:保证Tensor不变,将一个shape装换成另一个shape。 Squeeze/unsqueeze:删减与增加维度 Transpose/t/permute:矩阵的单次交换操作,转置,多次交换操作 Expend/repeat:矩阵的扩展View reshape:这两个完全可以通用,参数一模一样,都可以完成相同的功能。 举个例子,比如我用类似手写数据集的数据尺寸,a...
lib 和mod 是指向 C(?) blobs 的指针,不能直接使用。Relay API 将 lib 包装在 GraphExecutor 中,创建了一个可以直接从 Python 调用的模块。 最后也是最重要的一步是调优: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def tune(mod, params, X_ex): number = 10 repeat = 1 min_repeat_ms =...
Dim4:CNN[b,c,h,w] numbel是指tensor占用内存的数量 view code 创建Tensor Import form array view code Import from List view code view code uninitialized Torch.empty(2,3) Torch.FloatTensor(d1,d2,d3) Torch.IntTensor(d1,d2,d3) 注意未初始化的api在使用的时候,若后续没有赋值操作覆盖,将会使...