图二中的new_zeros函数: Returns a Tensor of sizesizefilled with0. By default, the returned Tensor has the sametorch.dtypeandtorch.deviceas this tensor. 也就是说new_zeros创建的tensor的数据类型和device类型与weight是一样的,这样不需要再指定数据类型及device类型,更方便。 图一中的zeros函数:Returns a...
1.4 一值初始化(ones_) 用1来填充tensor 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.init.ones_(tensor)复制代码 1.5 零值初始化(zeros_) 用0来填充tensor 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.init.zeros_(tensor)复制代码 1.6 单位矩阵初始化(eye_) 将二维 te...
#创建全为0或1的0D张量(标量)scalar_zero=torch.zeros([])scalar_one=torch.ones([])print("张量的维度:{},张量的值:{}".format(scalar_zero.dim(),scalar_zero))print("张量的维度:{},张量的值:{}".format(scalar_one.dim(),scalar_one))Out[1]:张量的维度:0,张量的值:0.0张量的维度:0,张量...
n_data = torch.ones(5, 2) n_data x0 = torch.normal(2 * n_data, 1) x0 7.9.5 其他分布函数8 随机抽样(重要) 深度学习的模型代码中都会使用随机种子,用于固定每次训练生成的随机数,从而保证模型的效果稳定可复现,也有人专门写论文评估这个随机数的影响。需要掌握这个知识点。
import torchfrom torch.utils import dlpackt = torch.ones((5, 5))dl = dlpack.to_dlpack(t)这个 Python 函数会从 ATen 调用 toDLPack 函数，如下所示：DLManagedTensor* toDLPack(const Tensor& src) {ATenDLMTensor * atDLMTensor(new ATenDLMTensor); atDLMTensor->handle = src; atDLMTensor->...
import torch import torch_npu def test_cpu(): input = torch.randn(2000, 1000).detach().requires_grad_() output = torch.sum(input) output.backward(torch.ones_like(output)) def test_npu(): input = torch.randn(2000, 1000).detach().requires_grad_().npu() output = torch.sum(input) ...
python-c"importtorch;importtorch_npu;a=torch.ones(3,4).npu();print(a+a);" 如果输出包含如下关键信息则说明PyTorch安装成功。 [[2.,2.,2.,2.],[2.,2.,2.,2.],[2.,2.,2.,2.]] 安装PyTorch 1.11.0 1)安装官方torch包。 x86_64架构 ...
set_seed(1) # 设置随机种子#构建可学习参数weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)weight.grad = torch.ones((2, 2))#传入可学习参数,学习率设置为1optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1) (2)step(): 一次梯度下降更新参数 ...
self.A = nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model, state_size, device=device), p=2, dim=-1))nn.init.xavier_uniform_(self.A) self.B = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.state_size, device=device)self.C = torch.zeros...
connectivity_mask = -9e16 * torch.ones_like(e)# adj_mat is the N by N adjacency matrixe = torch.where(adj_mat > 0, e, connectivity_mask) # masked attention scores # attention coefficients are computed as a softmax over the rows# for...