AI代码解释 default_dynamic_qconfig=QConfigDynamic(activation=default_dynamic_quant_observer,weight=default_weight_observer)default_dynamic_quant_observer=PlaceholderObserver.with_args(dtype=torch.float,compute_dtype=torch.quint8)default_weight_observer=MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8,qscheme=torch...
我使用的数据集是一个具有大量0的二进制分类数据集。我决定尝试使用PyTorch的交叉熵损失的weight参数.通过sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight计算权重,得到[0.58479532, 3.44827586]的权重值。当我将这个class_weights张量添加到损失的weight参数中时(即, 浏览6提问于2022-05-27得票数 0 1回答 PyTorch中...
# --- compute by handidx = 0input_1 = inputs.detach().numpy()[idx] # [1, 2]target_1 = target.numpy()[idx] # [0]# 第一项x_class = input_1[target_1]# 第二项sigma_exp_x = np.sum(list(map(np.exp, input_1)))log_sigma_exp_x = np.log(sigma_exp_x)# 输出lossloss_...
import torch.nn as nn import torch class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride...
其中,用于 activation 的 PlaceholderObserver 就是个占位符,啥也不做;而用于 weight 的 MinMaxObserver 就是记录输入 tensor 中的最大值和最小值,用来计算 scale 和 zp。 对于一个默认行为下的 quantize_dynamic 调用,你的模型会经历什么变化呢?Gemfield 使用一个小网络来演示下: class CivilNet(nn.Module): def...
1报错内容:RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same版本: 1.0.0 with python 3.6.1原因:有部分变量未加载进入显存,注意,在如下情况 class model(nn.Module): def __init__(self): ...
n_samples]#alpha=1.0-torch.exp(-nn.functional.relu(raw[...,3]+noise)*dists)# Compute weight for RGB of each sample along each ray. [n_rays, n_samples]# The higher the alpha, the lower subsequent weights are driven.weights=alpha*cumprod_exclusive(1.-alpha+1e-10)# Compute weighted ...
class MyLoss(torch.nn.Moudle):def __init__(self):super(MyLoss, self).__init__() def forward(self, x, y):loss = torch.mean((x - y) ** 2)return loss 标签平滑(label smoothing) 写一个label_smoothing.py的文件,然后在训练代码里引用,用LSR代替交叉熵损...
动态量化(Post-Training Dynamic/Weight-only Quantization) 动态量化(PDQ)模型的权重是预先量化的。在推理过程中,激活被实时量化("动态")。这是所有方法中最简单的一种,它在torch. quantized.quantize_dynamic中只有一行API调用。但是目前只支持线性层和递归(LSTM, GRU, RNN)层的动态量化。 优点: 可产生更高的精度...
多次mask的累加通过PruningContainer的compute_mask比如想进一步结构化剪枝module.weight,对卷积的输出通道进行基于l2-nom剪枝,即第0维,对于conv1是个数为6,通过设置ln_structrued函数的参数n=2和dim = 0 prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0) ...