norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: ||x||1=∑k|xk|||x||1=∑k|xk| 二范式: ||x||1=√∑kx2k||x||1=∑kxk2 a.norm(k,dim) 这个dim,可以不填,不填就是整个tensor的范式 a=torch.full([8],1.) b=a.view(2,4) c=a.view(2,2,2) b # tensor([[1., 1., 1., ...
numpy_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 从numpy数组创建一个Tensor,并保持数据共享(更改Tensor内容会同时改变numpy数组) tensor_from_numpy=torch.from_numpy(numpy_array)print(tensor_from_numpy)# 输出: #tensor([[1,2,3],#[4,5,6]],dtype=torch.int32)# 修改tensor,array也会被修改print(...
scaler.unscale_(optimizer)# Since the gradientsofoptimizer's assigned params are unscaled,clipsasusual:torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),max_norm)# optimizer's gradients are already unscaled,so scaler.step does not unscale them,# although it still skips optimizer.step()ifthe ...
# norm.view(-1,1)将norm变为一个列向量 # x_j是节点的特征表示矩阵returnnorm.view(-1,1)*x_j # 前向传递,进行图卷积 defforward(self,x,edge_index):""":param x:图中的节点,维度为[节点数,节点属性相邻维度数]:param edge_index:图中边的连接信息,维度为[2,边数]:return:""" ...
15、在BatchNorm之前关闭偏置。这是一个非常简单的方法，在BatchNormalization图层之前关闭图层的偏置。对于二维卷积层，可以通过将bias关键字设置为False：来完成torch.nn.Conv2d(…, bias=False, …)16、在验证过程中关闭梯度计算。在验证期间设置torch.no_grad() 。17、使用输入和批次归一化。额外提示，使用JIT来...
class ConvNextBlock(nn.Module):def __init__(self,in_channels,out_channels,mult=2,time_embedding_dim=None,norm=True,group=8,):super().__init__()self.mlp = (nn.Sequential(nn.GELU(), nn.Linear(time_embedding_dim, in_channels))if time_embedding...
目前，节省训练内存的方法主要有三类：1. 重计算（Gradient checkpointing/Rematerialization) 2. 使用 CPU 内存进行交换 (swapping) 和 3. 使用分布式训练将 Tensor 分散存储在多个 GPU 上。这三类方法互相不冲突，可以结合使用。大部分机器学习框架对这些方法都提供了一些支持，也有不少相关的论文。但是，想要高效...
# rmsnormself.norm = RMSNorm(d_model, device=device) def forward(self, x):"""x_proj.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv_act.shape = torch...
6. 计算矩阵中每行向量之间的余弦相似度 转自pytorch一行实现:计算同一tensor矩阵内每行之间的余弦相似度_pytorch计算余弦相似度 实现1: similarity = torch.cosine_similarity(a.unsqueeze(1), a.unsqueeze(0), dim=-1) 实现2: a = a / torch.norm(a, dim=-1, keepdim=True) # 方差归一化,即除以各自...
一种最简单的方式是使用permute函数在LayerNorm前后交换后二维。但我们也可以直接自己写一个LayerNorm,使其支持对shape为 (N,D,L) 的输入沿着第二维(特征维,也称通道维)来归一化。代码如下: class LayerNorm(nn.Module): """ LayerNorm that supports inputs of shape (N, D, L) """ def __init__( ...