repeat_interleave( valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) # output的形状:(batch_size*num_heads,查询的个数, # num_hiddens/num_heads) output = self.attention(queries, keys, values, valid_lens) # output_concat的形状:(batch_size,查询的个数,num_hiddens) output_concat = transpose_output...
two_branches(x) print(f"conv1(x) + conv2(x) tooks {perf_counter() - start:.6f}s") start = perf_counter() conv_fused(x) print(f"conv_fused(x) tooks {perf_counter() - start:.6f}s") 速度快了一倍 conv1(x) + conv2(x) tooks 0.000421sconv_fused(x) tooks 0.000215s 3、Fu...
为了进一步减少参数和计算量,采用了interleave groupwise的3×3卷积层以换取效率。其中,RepVGG-A的第3、5、7、…、21层以及RepVGG-B额外的第23、25、27层设置组数g。为了简单起见,对于这些层,g被全局地设置为1、2或4,而没有进行分层调整。 3、实验结果 REPVGG-A0在准确性和速度方面比RESNET-18好1.25%和33%...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/tensor.py at master · bwasti/pytorch
torch.repeat_interleave pyRepeatInterleave Not applicable torch.reshape pyView Not applicable torch.rsqrt pyRsqrt Not applicable torch.size pySize Not applicable torch.sin pySin Not applicable torch.split pySplitWithSizes Not applicable torch.sqrt pyElementwiseBinary Not applicable torch.square pySquare...
() // n_per_batch, device=sel.device, dtype=torch.int32) # indices = indices.repeat_interleave(n_per_batch).flatten() fsel = sel.flatten() ssel, sel_index = fsel.sort() # in_index = indices[sel_index] in_index = sel_index // n_per_batch return CVMMSel(sel, ssel.view_as...
为了进一步减少参数和计算量,采用了interleave groupwise的3×3卷积层以换取效率。其中,RepVGG-A的第3、5、7、…、21层以及RepVGG-B额外的第23、25、27层设置组数g。为了简单起见,对于这些层,g被全局地设置为1、2或4,而没有进行分层调整。 3、实验结果REPVGG-A0在准确性和速度方面比RESNET-18好1.25%和33%,...
1、pytorch中 Variable、Parameter、Tensor之间的使用差异 参考博客:[1]Pytorch 中的 Tensor , Variable和Parameter区别与联系 (1)Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array,而不直接用array的原因,是因为Tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为Tensor设计了许多方便的操作,同时Tensor也可以轻松地和numpy数组进...
repeat_interleave 是 roll 是 searchsorted 是 tensordot 是 trace 否 tril 是 tril_indices 是 triu 是 triu_indices 是 vander 否 view_as_real 否 view_as_complex 否 addbmm 是 addmm 是 addmv 是 addr 是 baddbmm 是 bmm 是 chain_matmul 是 cholesky 否 cholesky_inverse 否 cholesky_s...
def repeat_kv(hidden_states: torch.Tensor, n_rep: int) -> torch.Tensor: """ This is the equivalent of torch.repeat_interleave(x, dim=1, repeats=n_rep). The hidden states go from (batch, num_key_value_heads, seqlen, head_dim) to (batch, num_attention_heads, seqlen, head_dim)...