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
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shape是[N, C, H, ...
1 无监督学习 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(DimensionReduction) 2 聚类(clustering) 聚类(clustering),就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 评估两个...
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...
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....
写一个label_smoothing.py的文件,然后在训练代码里引用,用LSR代替交叉熵损失即可。label_smoothing.py内容如下: import torchimport torch.nn as nn class LSR(nn.Module): def __init__(self, e=0.1, reduction='mean'):super().__init__()
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
self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension num_features = 1 for s in size: num_fe...