().element_size()) # 1 byte instead of 4 bytes for FP32 ## FX GRAPH from torch.quantization import quantize_fx m.eval() qconfig_dict = {"": torch.quantization.get_default_qconfig(backend)} import copy m=nn.Sequential( nn.Conv2d(2,64,3), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, 3),...
import torch i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],[1, 0, 1]]) #row, col v = torch.FloatTensor([3, 4, 5]) #data x2=torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([3,2])) x2,x2.to_dense() ''' (tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1]]), values=tensor([3., ...
(validation) data instead. """ with torch.inference_mode(): for _ in range(10): x = torch.rand(1, 2, 28, 28) m(x) """Convert""" torch.quantization.convert(m, inplace=True) # print("M=",m) # print("M[1]=",m[1]) """Check""" print(m[1].weight().element_size()...
[ 0.1179, -0.4622, -0.2112, 1.1151, 0.1846, 0.4283]]) # 查看tensor的维度信息:torch.Size([6, 6]) print(a.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2.numel()函数,查看一个张量有多少元素 numel就是"number of elements"的简写。numel()可以直...
to_aten_shape(ndim, PyArray_DIMS(array)); auto strides = to_aten_shape(ndim, PyArray_STRIDES(array)); // NumPy strides use bytes. Torch strides use element counts. auto element_size_in_bytes = PyArray_ITEMSIZE(array); for (auto& stride : strides) { stride /= element_size...
auto element_size_in_bytes = PyArray_ITEMSIZE(array); for (auto& stride : strides) { stride /= element_size_in_bytes; } // (...) - omitted for brevity void* data_ptr = PyArray_DATA(array); auto& type = CPU(dtype_to_aten(PyArray_TYPE(array))); Py_INCREF(obj); return type....
自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子和上游的算子 fuse 起来，可以减少带宽使用，从而提升性能。对于 Elementwise add 算子来说，将其 fuse 到上一个算子，可以减少一次数据读写，有约 2/3 的性能提升。另外 nn.Graph 可以很方便地支持使用 TensorRT 。本优化对象没有更新模型的需求，所以也...
可以使用arange创建一个行向量x。这个行向量包含以0开始的前12个整数,它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素(element)。例如,张量x中有 12 个元素。除非额外指定,新的张量将存储在内存中,并采用基于CPU的计算。
A tensor's rank tells us how many indexes are needed to refer to a specific element within the tensor. 让我们通过观察张量的轴来建立阶的概念。 张量的轴 如果我们有一个张量,并且我们想引用一个特定的维度,我们在深度学习中使用轴(axis)这个词。
normalized_shape:可以设定为:int,列表,或者torch.Size([3, 4]) eps:对输入数据进行归一化时加在分母上,防止除零。 elementwise_affine:是否进行仿射变换,如果是True则此模块具有可学习的仿射参数weight和bias,使得能够使得数据不仅仅是服从N(0,1)正态分布。