Pytorch:输出整个tensor的方法 torch.set_printoptions(profile="full") print(x) # prints the whole tensor torch.set_printoptions(profile="default") # reset print(x) # prints the truncated tensor 1 2 3 4将这个代码放在import torch之后就可以了,full代表输出所有,deflaut是默认输出部分 1 2...
torch.Size([128, 30]) 张量的大小由 128 x 20 变成了 128 x 30 执行的操作是: [128,20]×[20,30]=[128,30] 5.输出整个tensor的方法 torch.set_printoptions(profile="full")print(logit)#prints the whole tensortorch.set_printoptions(profile="default")#resetprint(logit)#prints the truncated ten...
importtorch# 创建一个一维张量original_tensor = torch.arange(1,9)# 1, 2, 3, ..., 8print("原始张量:", original_tensor)# 将一维张量转换为二维张量reshaped_tensor = original_tensor.view(2,4)print("形状变换后的张量:", reshaped_tensor) 1.3 张量拼接 介绍:torch.cat()用于沿指定维度拼接张量。
同时，PyTorch 也支持在源代码中直接分配设备：### tensor examplex_cpu = torch . randn ( 10 , 20 )w_cpu = torch . randn ( 20 , 10 )# direct transfer to the GPUx_gpu = x_cpu . cuda ()w_gpu = w_cpu . cuda ()result_gpu = x_...
future_work = comm_hook_->runHook(GradBucket(tensors)); } } } 除了正常的前向传播,DDP 还允许在 subgraph 进行反向传播,只需将 self.find_unused_parameters 设置为 True。或许有朋友会问,如果 find_unused_parameters 设置为 True,那每次都要 traverse 计算图,明明开销很大,为什么有时候我们还要将 self...
>>> print(output.size()) torch.Size([128, 30]) 1. 2. 3. 4. 5. 张量的大小由 128 x 20 变成了 128 x 30 执行的操作是: [128,20]×[20,30]=[128,30] 5.输出整个tensor的方法 torch.set_printoptions(profile="full") print(logit) # prints the whole tensor ...
LongTensor(indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) # the last time may be not enough for a whole batch yield features.index_select(0, j), labels.index_select(0, j) batch_size = 10 for X, y in data_iter(batch_size, features, labels): print(X, '\n', y) break 输出...
tensor 类型# 1. 将输入的数据shape W,H,C ——> C,W,H# 2. 将所有数除以255,将数据归一化到[0,1]img_tensor=trans_to_tensor(img)# 将 tensor 进行归一化img_normalize=trans_normalize(img_tensor)print(type(img_normalize))# <class 'torch.Tensor'># 使用 tensorboard 将 tensor 图像写入日志...
from_pretrained(model_path) text = '我喜欢吃鱼' inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') for name, param in model.named_parameters(): print(name, param.shape) end_time = time.time() print('预测耗时:{}s'.format(end_time-start_time)) 对ffn里面的维度进行剪枝 1、加载预训练的...
print(loss) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. tensor(0.7241, grad_fn=<MseLossBackward>) 1. 现在,如果您使用它的.grad_fn属性沿着loss的方向向后移动,您将看到一个计算图,如下所示: :: input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d ...