plt.scatter (train_x.data.numpy (), train_y.data.numpy (), c='blue', s=50, alpha=0.3, label='train') plt.scatter (test_x.data.numpy (), test_y.data.numpy (), c='red', s=50, alpha=0.3, label='test') plt.plot (test_x.data.numpy (), test_pred_prob_0.data.numpy (...
•torch.scatter_add - torch.scatter,除了遇到重复索引时,这些值被求和。 •当没有给出参数时,torch.median的行为类似于torch.sum,即它减小所有尺寸,并返回扁平化Tensor的单个中值。 •masked_copy_已重命名为masked_scatter_(在masked_copy_上已弃用)。 •torch.manual_seed现在也seed所有的CUDA设备。 ...
试试这个pip install torch-scatter==latest+${CUDA} -fhttps://pytorch-geometric.com/whl/torch-1....
acc = correct.item() / train_y.size(0) # 计算分类准确率 plt.scatter(x0.data.numpy()[:, 0], x0.data.numpy()[:, 1], c='r', label='class 0') plt.scatter(x1.data.numpy()[:, 0], x1.data.numpy()[:, 1], c='b', label='class 1') w0, w1 = lr_net.features.weigh...
torch_scatter-2.0.4+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl torch_sparse-0.6.0+cu101-cp37-cp37m...
(N_SAMPLES,1))# show dataplt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy(),c='magenta',s=50,alpha=0.5,label='train')plt.scatter(test_x.data.numpy(),test_y.data.numpy(),c='cyan',s=50,alpha=0.5,label='test')plt.legend(loc='upper left')plt.ylim((-2.5,2.5))plt.show()x.size()...
()acc = acc_count/len(datasets_train)print('epoch%i---loss%f---acc%f'%(e,total_loss,acc))total_loss = total_loss.detach().cpu()plt.scatter(e,total_loss,s=2,c='r')plt.scatter(e,acc,s=2,c='b')plt.show()torch.save(AlexNetBased.state_dict(), 'weight/epoch=7--initial_lr=...
原数据 B * N * K * M * H 索引是 idx B * N * 1(K中选的一个) 需要做成 B * N * 1 * M * H 感觉scatter gather select都不适合 sealed_ss 8-3 0 _pickle 富强文明... 有人知道这个错怎么调吗 富强文明... 7-30 6 用anaconda下pytorch,其他文件下完剩一个卡着不动 故乡...
通信算子编译优化:针对阿里云上不同机型,以及网卡与GPU的不同拓扑连接等特点,相比较基于全局拓扑结构实现的Allreduce、Allgather或Reduce-scatter等算法,Hybrid+算法支持单机和多机的分层通信,充分利用单机内部高速带宽的同时降低了多机之间的通信量,通信算子编译优化方案相比NCCL原生在性能上提升了50%以上。
•masked_copy_已重命名为masked_scatter_(在masked_copy_上已弃用)。 •torch.manual_seed现在也seed所有的CUDA设备。 •你现在可以通过关键字参数torch.rand(1000,generator = gen)指定随机数生成器对象。 错误修复和小改进 现在,当将变量转换为bool时,我们会发出错误。例如: ...