PyTorch 实现降维的科普文章 降维(Dimensionality Reduction)是数据处理中的一种重要技术,常用于简化数据集,同时保留其特征。常见的降维方法包括主成分分析(PCA)、t-SNE、和最近流行的自编码器(Autoencoder)等。本文将通过PyTorch实现自编码器的降维过程,通过实例代码和解释帮助读者理解降维的原理及应用。 自编码器简介 ...
Parallel Dim Reduce 另一种很常见的情况是parallel reduction,分两种:AllReduce和DimReduce。 AllReduce指的是把一个ND tensor reduce成一个scalar,这个涉及的主要问题是数值稳定性,这里PASS 。本章主要介绍DimReduce,就是把ND tensor沿着某个dimension做reduction。BatchNorm2d计算stats的过程就是个DimReduce:input的sha...
其维度(dimension)决定了数据的结构:-0维张量:标量(Scalar)-1维张量:向量(Vector)-2维张量:矩阵(Matrix)-更高维张量:如图像数据(Batch×Channel×Height×Width)### 1.2 dim 参数的含义`dim`(或`axis`)参数指定了操作的执行方向:-`dim=0`:沿行(垂直)方向操作-`dim=1`:沿列(水平)方向操作-更高维度以此...
plt.xlabel("number of components after dimension reduction") plt.ylabel("cumulative explained variance ratio") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 最大似然估计自选超参数 输入“mle”作为n_components的参数输入,就可以调用这种方法 注意:这种方法计算量较大,如果数据十分大,...
umap简介2018年McInnes提出了算法,UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction,一致的流形逼近和投影以进行降维)。 一致的流形近似和投影(UMAP)是一种降维技术,类似于t-S…
设置三个 reduction 参数进行使用: importtorch importtorchvision importtorch.nnasnn # 这个 torch 的类型一定要设置,可以是浮点数、也可以是虚数 input= torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.float32) target = torch.tensor([1,4,9], dtype=torch.float32) ...
一个新的张量，输入的张量在指定维度上堆叠，维度增加1。示例 例1：沿 dim=0 堆叠 import torch# Create tensorstensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])tensor3 = torch.tensor([7, 8, 9])# Stack tensors along default dimension (0)stacked_tensor = torch....
if x.dim() != 2:raise ValueError('Only 2 dimension tensor are implemented, (got {})'.format(x.size())) smoothed_target = self._smooth_label(target, x.size(1), self.e)x = self.log_softmax(x)loss = torch.sum(- x * smoothed_targe...
其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
l1_regularization = torch.nn.L1Loss(reduction='sum') loss = ... # Standard cross-entropy loss for param in model.parameters(): loss += torch.sum(torch.abs(param)) loss.backward() 不对偏置项进行权重衰减(weight decay) pytorch里的weight decay相当于l2正则: ...