tensor_complex=torch.complex(torch.tensor([3.0,4.0]),torch.tensor([1.0,2.0])) 1. 这将创建一个复数张量tensor_complex,其中第一个数字表示实部,第二个数字表示虚部。 3. 计算复数的模 接下来,我们需要计算复数的模。在PyTorch中,我们可以使用torch.abs函数来计算复数的模。下面
importtorch# 创建一个复数a=torch.complex(3,4)# 计算复数的模mod=torch.abs(a)print(mod)# 输出结果为 5.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的示例中,我们首先使用torch.complex函数创建了一个复数a,其中实部为3,虚部为4。然后,我们使用torch.abs函数计算了a的模,并将结果保存在变量mod中。
abs() x = F.log_softmax(x, dim=1) return x device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = ComplexNet().to(device) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=5e-3, momentum=0.9) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):...
dtype=torch.complex64) c.real, c.imag = real, imag return c # Conjugate the kernel for cross-correlation kernel_fr.imag *= -1 output_fr = complex_matmul(signal_fr, kernel_fr)PyTorch 1.7改进了对复数的支持，但是autograd中还不支持对复数值张量的许多操作。现在，我们...
在Pytorch中，主要利用complex_stft进行傅里叶变换，其输出可以分解为幅度（mag）与相位（phase）两个部分。具体转换方式为：real, imag <-> mag.phase 将幅度与相位组合还原为复数形式用于后续操作。具体代码实现如下：real, imag <-> mag.phase mag, phase = torch.abs(complex_stft), torch.angle...
作为此版本的一部分,我们还通过维数的张量 (…, 2) 引入了对复数的支持,并提供 magphase 将这样的张量转换为相应的幅度和相位,以及类似的 complex_norm 和 angle 数据。 README(https://github.com/pytorch/audio/blob/v0.3.0/README.md#Conventions)中提供了标准化的详细信息。 新函数、转换器和 Kaldi 兼容...
如果内存观测是在持续上下跳动,那就是触及了内存上限,虽然整体程序能正常run起来,这时候已经频繁触发了内存池回收,每一次block回收都会触发一次Stream Synchronize,虽然平均利用率看起来可能超过90%,但是整体性能会降低的非常多。 11. 对于连续的ElementWise算子,可以使用NvFuser加速 ...
作为此版本的一部分,我们还通过维数的张量 (…, 2) 引入了对复数的支持,并提供 magphase 将这样的张量转换为相应的幅度和相位,以及类似的 complex_norm 和 angle 数据。 README(https://github.com/pytorch/audio/blob/v0.3.0/README.md#Conventions)中提供了标准化的详细信息。
class[predict_cla] cv2.rectangle(imgCopy, (x, y), (x + s, y + s), color=(0, 255, 0), thickness=1) cv2.putText(imgCopy, result, (x + s // 2 - 5, y + s // 2 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.5, (0, 0, 255), 2)cv2.imshow('imgCopy', imgCopy)cv2.w...
ComplexRelu, ComplexMaxPool2d or complex_ for functions, e.g. complex_relu, complex_max_pool2d. The only usage difference is that the forward function takes two tensors, corresponding to real and imaginary parts, and returns two ones too....