AI代码解释 >>>a=torch.tensor([-60,-60,60],dtype=torch.float)>>>atensor([-60.,-60.,60.])>>>log_softmax(a)tensor([-inf,-inf,0.]) 从中我们可以发现,原本 a 中的所有元素都比较小,最小才只有 -60,最大才只有 60,都没过百,上溢完全不可能。这里出现上溢是因为 softmax 的结果中前两...
pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False, timeout: float = 0, worker_init_fn: _worker_init_fn_t = None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor: int = 2, persistent_workers: bool = False): torch._C._log_api_usage_once("python.data_loader") #...
mask = torch.triu(torch.ones(block_size, block_size), diagonal=1) masked = attn_scores.masked_fill(mask.bool(), float('-inf')) print(masked) 输出: tensor([[ 0.0613, -inf, -inf, -inf, -inf, -inf], [-0.6...
相应的.cpp文件是: extern "C" void THNN_FloatBatchNormalization_updateOutput(void*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, THFloatTensor*, bool, double, double); PyObject * FloatBatchNormalization_updateOutput(PyObject *_unused,...
norm(a, float('inf')) LA.norm(B, float('inf')) LA.norm(a, -float('inf')) LA.norm(B, -float('inf')) LA.norm(a, 1) LA.norm(B, 1) LA.norm(a, -1) LA.norm(B, -1) LA.norm(a, 2) LA.norm(B, 2) LA.norm(a, -2) LA.norm(B.double(), -2) LA.norm(a, 3)...
我们不希望这个scale因子对学习速率产生影响,那么scaler.step(optimizer)会先unscale要更新的梯度然后再更新,如果梯度出现infs或者NaNs,optimizer将忽略这次迭代训练。 如果你想在梯度更新前对梯度进行clip,也是可以的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
混合精度:采用不止一种精度的Tensor,torch.FloatTensor和torch.HalfTensor pytorch1.6的新包:torch.cuda.amp,是NVIDIA开发人员贡献到pytorch里的。只有支持tensor core的CUDA硬件才能享受到AMP带来的优势。Tensor core是一种矩阵乘累加的计算单元,每个tensor core时针执行64个浮点混合精度操作(FP16矩阵相乘和FP32累加)。
N_EPOCHS = 5best_valid_loss = float('inf')for epoch in range(N_EPOCHS): #训练模型 train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion) #评估模型 valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_iterator, criterion) #保存最佳模型 if valid_loss < ...
p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值。默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度。如果是一个整数值,向量范数将被计算;如果是一个大小为2的元组,矩阵范数将被计算;如果为None,当输入tensor只有两维时矩阵计算矩阵范数;当输入只有一维时则...
() #训练前实例化一个GradScaler对象for epoch in epochs:for input,target in data:optimizer.zero_grad()with autocast(): #前后开启autocastoutput=model(input)loss = loss_fn(output,targt)scaler.scale(loss).backward() #为了梯度放大#scaler.step() 首先把梯度值unscale回来,如果梯度值不是inf或NaN,...