通过选择概率总和超过给定阈值p的词语子集进行随机采样,Nucleus Sampling 能够增加生成文本的多样性。 deftop_p_sampling(input_ids, max_tokens=100, top_p=0.95):withtorch.inference_mode():for_ in range(max_tokens):outputs=model(input_ids)...
pytorch learning torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False, out=None) input 是一个张量,每一行的元素为非负,且每一行的元素和为正,固定的每一行中的列元素的相对大小决定了在抽取时被取到的概率大小。num_samples 表示对每一行的抽取的次数, 如果replacement 为 true,则允许在每一行重复抽取,这种情...
如果 input 是具有 m 行的矩阵,则 out是(m×num_samples)的矩阵。 num_samples:要抽取的样本数,也就是:每行的取值次数,该值不能大于每一行的元素数,否则会报错。 replacement:布尔值表示取样时有无放回,True是有放回,False无放回。 1.2 关键字参数: ...
报错: ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0 可能的原因:传入的Dataset中的len(self.data_info)==0,即传入该dataloader的dataset里没有数据 解决方法: 1. 检查dataset中的路径,路径不对,读取不到数据。 2. 检查Dataset的__len__()函数为何输出为零 2 报错:T...
num_samples (int)– 抽取的样本数 replacement (bool, optional)– 布尔值,决定是否能重复抽取 out (Tensor, optional)– 结果张量 generator (torch.generator, optional)– 用于采样的伪随机数发生器 例子 >>> weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float) # create a tensor of weights...
num_samples = 100 # 设置生成向量组的数量 dimensionality = 15 # 向量的维度 random_vectors = np.random.rand(num_samples, dimensionality) print(random_ve) # 使用PCA降维并可视化数据 pca = PCA(n_components=2) # 将数据降到2维 data_pca = pca.fit_transform(input_data) ...
num_samples ## 指的是一次一共采样的样本的数量 5、BatchSampler 前面的采样器每次都只返回一个索引,但是我们在训练时是对批量的数据进行训练,而这个工作就需要BatchSampler来做。也就是说BatchSampler的作用就是将前面的Sampler采样得到的索引值进行合并,当数量等于一个batch大小后就将这一批的索引值返回。 代码...
1. 在一轮(epoch)训练中,确实可能存在部分样本没有被模型看到,增加num_samples为训练数据集的样本数量的两倍,会使得一轮迭代过程中看到更多的图像,但是一般仍然推荐设置num_samples为训练数据集的样本数量,并且相信,当我们训练更多轮以后,所有的图像都将在某一个点处被看到。
# 使用之前创建的datasetrandom_sampler = RandomSampler(dataset, replacement=True, num_samples=50) # 使用RandomSampler创建DataLoaderrandom_loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, sampler=random_sampler) for batch_data, batch_labels i...
defforward(self,x):outputs=[]for_inrange(self.num_samples):output=F.dropout(x,self.dropout_rate,training=self.training)outputs.append(output)returntorch.mean(torch.stack(outputs),dim=0) 在每次前向传播过程中对输入进行多次采样,然后将这些采样的结果合并,从而得到最终的输出。