void clamp_min_kernel_cuda(TensorIteratorBase& iter, const Scalar& min_value) { AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND2(kHalf, kBFloat16, iter.dtype(), "clamp_min_cuda", [&]() { auto lower = min_value.to<scalar_t>(); gpu_kernel(iter, [=]GPU_LAMBDA(scalar_t v) -> scalar_t { // 就是...
template <typename scalar_t> __global__ void __launch_bounds__(32) masked_softmax_cuda_forward_kernel( const scalar_t* __restrict__ input, const scalar_t* __restrict__ mask, scalar_t* __restrict__ output, unsigned int hidden_size, unsigned int m0, // size of mask dimension 0 ...
template <typename scalar_t> __global__ void __launch_bounds__(32) masked_softmax_cuda_forward_kernel( const scalar_t* __restrict__ input, const scalar_t* __restrict__ mask, scalar_t* __restrict__ output, unsigned int hidden_size, unsigned int m0, // size of mask dimension 0 ...
empty()) { return false; } std::vector<std::vector<size_t>> rebuilt_bucket_indices; // 配置各种尺寸限制 std::vector<size_t> bucket_size_limits; bucket_size_limits.push_back(kDefaultFirstBucketBytes); bucket_size_limits.push_back(bucket_bytes_cap_); // 计算桶的尺寸 rebuilt_bucket_...
--> alpha (Scalar) = 1 --> apply() --> 使用 AddBackward0 的apply #Variable实例 syszux --> grad_fn_ (Function实例)= AddBackward0实例0x55ca7f872e90 --> output_nr_ = 0 #Function实例, 0x55ca7ebba2a0 MulBackward0 --> sequence_nr_ (ui...
struct BucketKey { BucketKey(c10::ScalarType type, c10::Device device) : type(std::move(type)), device(std::move(device)) {} const c10::ScalarType type; const c10::Device device; // See torch/csrc/utils/hash.h for dispatch code. static size_t hash(const BucketKey& key) { retu...
也就是说,一个Tensor是一个包含单一数据类型的多维矩阵。通常,其多维特性用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素为标量(scalar),一个序列为向量(vector),多个序列组成的平面为矩阵(matrix),多个平面组成的立方体为张量(tensor)。 当然,张量也无需严格限制在三维及以上。在深度学习的范畴内,标量、向量和矩...
fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter# 参数:log_dir,日志存放的路径名称writer = SummaryWriter("logs")# 记录曲线 y = x^2# 参数一:tag,数据标识符# 参数二:scalar_value,标量值,y轴数据# 参数三:global_step,步骤,x轴数据foriinrange(100):writer.add_scalar("y = x^2", i **2, i)#...
1.scalar标量 importtorchastfromtorch.autogradimportVariable a = Variable(t.FloatTensor([2,3]), requires_grad=True)# 这里为一维标量b = a +3c = b * b *3out = c.mean() out.backward()print(a.grad)# tensor([15., 18.]) 2.张量 ...
本文是PyTorch常用代码段合集,涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面,还给出了多个值得注意的Tips,内容非常全面。 PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段,在参考资料[1](张皓:PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补,方便使用时查...