2.torch.masked_select(input,mask)input为输入矩阵，mask是一个与input大小相同的bool型矩阵，其中返回...
张量mask 里面的元素非0即1,表示是否要选择对应元素 masked_selected() 将张量mask 选定的那些值以一个一维张量的形式返回,一维张量的元素个数就是张量mask 中1的个数 t = torch.arange(12).reshape(3,4) mask = torch.tensor([[1,0,0,1],[0,1,1,0],[0,0,1,0]],dtype=torch.uint8) t.masked...
selected = torch.masked_select(x, mask) print(selected) #输出为: tensor([5, 6, 7, 8, 9]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 在这个例子中,我们首先创建了一个 3x3 的张量 x。然后,我们创建一个掩码张量 mask,其中大于 4 的元素被标记为 True。最后,...
接受一个张量参数 mask,它的大小必须调和 用masked_selected() 方法的类实例相同,并且元素类型必须为 torch.int8 张量mask 里面的元素非0即1,表示是否要选择对应元素 masked_selected() 将张量mask 选定的那些值以一个一维张量的形式返回,一维张量的元素个数就是张量mask 中1的个数 t = torch.arange(12).resha...
bool) # 使用 masked_select() 根据掩码选择元素 selected = torch.masked_select(x, mask) 参数 input (Tensor): 输入张量,可以是任何形状。 mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量,元素值为 True 表示选择该位置的元素,元素值为 False 表示不选择该位置的元素。 示例 代码语言:javascript 代码...
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
self.mask = self.weight.data.clone() 但这绝不会成为state_dict的一部分,也永远不会保存到磁盘。 使用register_buffer,我们可以确保我们创建的新张量将成为state_dict的一部分。 然后使用原地fill_操作将掩码张量填充为 1s,然后向其添加 0 以得到类似于“图 6.6”的张量,尽管该图仅显示了二维张量, 实际权重张...
第一讲中,我将深度学习代码拆解成七步。到前一讲为止,这七步已经讲解完了。但这还远远不够,现在深度学习是大模型为王的时代,都是多张卡训练,有时候甚至需要集群训练模型。并且,训练过程涉及超参数优化。因此,本小节讲授2个部分: 模型并行化; 超参数优化。
Through the Dynamo frontend, different output formats can be selected for AOT workflows via the output_format kwarg. The choices are torchscript where the resulting compiled module will be traced with torch.jit.trace, suitable for Pythonless deployments, exported_program a new serializable format for...
batch_size = q_mask.shape[0] # X : [batch_size, n_step, vocab_size] c_emb = self.embed(context) q_emb = self.embed(query) # Forward propagate LSTM c_out, context_encoder = self.lstm(c_emb, h) # q_out (batch_size, query_sequence_length, hidden_size) ...