repeat的参数是指在维度上拷贝的次数 .t()矩阵转置操作 转置只能适用于dim=2的 transpose 数据的维度顺序必须和存储顺序一致 因为转置之后数据之间打乱了,为了使其一致,所以使用contiguous函数,使数据重新变成连续 view会导致维度顺序关系变模糊,所以需要人为跟踪 permute 【b,h,w,c】为numpy存储图片的格式 permute只需
3],device=device) b = torch.tensor([4,4],device=device) with profile( schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1), on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/add'), activities=[ProfilerActivity...
embed_dimension: int, bias: bool=False, is_causal: bool=False, dropout:float=0.0): super().__init__() assert embed_dimension % num_heads == 0 # key, query, value projections for all heads, but in a batch self.c_attn = nn.Linear(embed_dimension, 3 * embed_dimension, bias=bias)...
""" Gradient API 1. 手动求导torch.autograd.grad(loss, [w1, w2, ...]) [w1 grad, w2 grad...] 2. 自动求导loss.backward() # 他返回的梯度信息不会返回而是附在每个梯度信息上面 w1.grad w2.grad """ Softmax#""" softmax求导: pi(1-pj) if i=j -pj*pi if i!=j 1 if i=j 0 ...
1.1 API调用方式: 1.2 调用示例: 2. Snapshot数据分析 2.1 激活内存数据 2.2 内存块的使用与释放 2.3 Cache分片数据 3 Profiler中显存可视化使用 3.1 开启方式 3.2 调用示例 参考内容: 附1:segment释放示例 附2:“文字预测”训练 显存优化和显存溢出(OOM)分析是调参过程中常见的两个问题,解决显存不足的问题一般...
1 Setting requires_grad should be the main way you control which parts of the model are part of the gradient computation, for example, if you need to freeze parts of your pretrained model during model fine-tuning. 想控制模型的哪些部分进入梯度计算,主要依赖设置requires_grad 2 To freeze parts...
剩下的grad_h_relu=grad_y_pred.dot(w2.T)也是一样的道理。但这里又变成grad_y_pred*w2.T所以还需要注意一下顺序。relu函数的local gradient,如果输入大于0,则为1,如果小于则为0。 运行结果可以看出最后收敛了,接下来我们把numpy写的函数改成用pytorch写的函数。
· Expand / repeat 维度的扩展,将一个维度很小的转换为一个高维的变量。 View / reshape pytorch在0.3版本的时候默认的是view函数,为了跟numpy保持一致,在0.4以后pytorch增加了一个reshape,这两个是完全一模一样的,完全可以通用,使用任意一个都可以完成相应的功能。view和reshape操作的前提是要保证numel()元素个数...
PyTorch 也是第一个以随机计算图(stochastic computation graph)形式建立强化学习(RL)库的框架,使得策略梯度(policy gradient)强化学习如反向传播一样易于使用。要将其添加到上述模型中,你只需重新编写主 SPINN 的 for 循环的前几行,如下所示,使得 Tracker 能够定义进行每种解析转移矩阵的概率。
defstep(self,action):"""Repeat action, and sum reward"""total_reward=0.0foriinrange(self._skip):# Accumulate reward and repeat the same action obs,reward,done,trunk,info=self.env.step(action)total_reward+=rewardifdone:breakreturnobs,total_reward,done,trunk,infoclassGrayScaleObservation(gym....