loss.backward() print(b.grad_fn)# 输出: <RepeatBackward object at 0x7f2c903a10f0> print(b.grad)# 输出: tensor([[0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333]]) print(tmp.grad_fn)# 输出:<SliceBackward object at 0x7f2c90393f60> print(tmp.grad)# 输出:tensor([1., 1.]) print(a.grad)# 输出:tensor([[1...
loss.backward() print(b.grad_fn)# 输出: <RepeatBackward object at 0x7f2c903a10f0> print(b.grad)# 输出: tensor([[0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333]]) print(tmp.grad_fn)# 输出:<SliceBackward object at 0x7f2c90393f60> print(tmp.grad)# 输出:tensor([1., 1...
PyTorchgrad_fn的作⽤以及RepeatBackward,SliceBackward⽰ 例 变量.grad_fn表明该变量是怎么来的，⽤于指导反向传播。例如loss = a+b，则loss.gard_fn为<AddBackward0 at 0x7f2c90393748>，表明loss是由相加得来的，这个grad_fn可指导怎么求a和b的导数。程序⽰例：import torch w1 = torch.tensor(2.0,...
另外,也支持以下非上下文管理器的启动/停止。 prof = torch.profiler.profile(schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1),on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet18'),record_shapes=True,with_stack=True)prof.start()for step, batch_data in...
attention_input = torch.cat((repeat_s, a), 2).reshape(batch * n_squence, -1) alpha = self.softmax(self.attention_linear(attention_input)) c = torch.sum(a * alpha.reshape(batch, n_squence, 1), 1) c = c.unsqueeze(1) decoder_input = torch.cat((prev_y, c), 2) ...
repeat([1, 2]) c = a + b print(c) 广播机制可以实现隐式的维度复制操作(repeat 操作),并且代码更短,内存使用上也更加高效,因为不需要存储复制的数据的结果。这个机制非常适合用于结合多个维度不同的特征的时候。 为了拼接不同维度的特征,通常的做法是先对输入张量进行维度上的复制,然后拼接后使用非线性...
(self, x): # calculate query, key, values for all heads in batch and move head forward to be the batch dim query_projected = self.c_attn(x) batch_size = query_projected.size(0) embed_dim = query_projected.size(2) head_dim = embed_dim // (self.num_heads * 3) query, key, ...
相关Torch API帮助文档:Understanding CUDA Memory Usage 函数编写的关键步骤示例: def train(*args): # 建立模型... for data,label in range(iteration_data): y = model(data) loss(y, label).backward() op.step() # 其它操作... # 开启记录,并设置最多记录100000个数据点 torch.cuda.memory._record...
可以使用repeat()函数实现张量的维度复制 x = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) x = einops.repeat(x, 'c h w -> (2 c) h w') x = x.repeat(2,1,1) x # tensor([[[1, 2, 3], # [4, 5, 6], # [7, 8, 9]], ...
repeat 主动复制内存数据。传入参数表示在这个维度上复制几次数据。 矩阵的转置 .t() 矩阵的转置 1. view会导致维度顺序变模糊,所以需要人为跟踪 验证两个数据是否相等: torch.all(torch.eq(a,b)) #a b相等则返回1,a b不等则返回0 1. 如果我们想要做一种操作,这个操作是只把某一维度提前,其他维度按顺序...