# y: [batch, n_output, EMBEDDING_LENGTH] prev_s = x.new_zeros(batch, 1, self.decoder_dim) prev_y = x.new_zeros(batch, 1, EMBEDDING_LENGTH) y = x.new_empty(batch, n_output, EMBEDDING_LENGTH) tmp_states = None for i_output in range(n_output): # repeat_s: [batch, n_squen...
) ) model.config.use_cache = False new_model = "lion-gemma-7b-cn" torch.cuda.empty_cache...
# Operation | New/Shared memory | Still in computation graph |tensor.clone() # | New | Yes |tensor.detach() # | Shared | No |tensor.detach.clone()() # | New | No | br 张量拼接 '''注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接,而...
第三种 '''define a new empty tensor, use the parameter of the add method to give the value of the method's result through " out " ''' result = torch.empty(5,7) torch.add(x,y,out=result) 1. 2. 3. 4. 第四种(原地置换) y.add_(x) 1. 注意:所有的原地置换(in-place)都是存...
('torchvision::_new_empty_tensor_op', new_empty_tensor_op, _onnx_opset_version) File "/home/alan/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/onnx/__init__.py", line 195, in register_custom_op_symbolic return utils.register_custom_op_symbolic(symbolic_name, symbolic_fn, opset_version)...
D.new_zeros((3,3)) #3*3的全0张量 D.new_empty((3,3)) #3*3的空张量 D.new_ones((3,3)) #3*3的全1张量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 三、张量和numpy数据相互转换 将numpy数组转化为pytorch张量 import numpy as np ...
self.in_proj_bias = Parameter(torch.empty(3* embed_dim)) else: self.register_parameter('in_proj_bias',None) # 后期会将所有头的注意力拼接在一起然后乘上权重矩阵输出 # out_proj是为了后期准备的 self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bi...
torch.empty 是按照所给的形状形成对应的 tensor,特点是填充的值还未初始化,类比 torch.randn(标准正态分布),这就是一种初始化的方式。在 PyTorch 中,变量类型是 tensor 的话是无法修改值的,而 Parameter() 函数可以看作为一种类型转变函数,将不可改值的 tensor 转换为可训练可修改的模型参数,即与 model.para...
torch.empty(): 声明一个未初始化的矩阵。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个5*3的矩阵 x=torch.empty(5,3)print(x) 输出结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor([[9.2737e-41,8.9074e-01,1.9286e-37],[1.7228e-34,5.7064e+01,9.2737e-...
Tensor result = torch::empty(self.sizes(), self.options()); constfloat* self_ptr = self.data_ptr<float>(); constfloat* other_ptr = other.data_ptr<float>();float* result_ptr = result.data_ptr<float>();for(int64_t i =0; i < result.numel(); i++) { ...