当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
adj=get_adj_mat()adj_sparse=sparse_mx_to_torch_sparse_tensor(adj).cuda()# 计算二阶邻接矩阵s2=adj_sparse+adj_sparse@adj_sparse# 转换批量索引x,y=torch.meshgrid(item_batch,item_batch)indices=torch.stack((x,y),dim=-1)index=torch.reshape(indices,(-1,2))row=index[:,0]col=index[:,1]...
在Gemfield:详解Pytorch中的网络构造 一文中,gemfield提到过,所有可学习的参数(如weights和bias)的类型都是Parameter类,Parameter的父类正是torch.Tensor类(Parameter和torch.Tensor的区别只有4个:Parameter重新实现了序列化、如何print、deep copy、requires_grad默认True),而torch.Tensor的父类又是torch._C._TensorBase。
rand/randn(size) #均匀/标准分布 normal(mean,std)/uniform(from,to)#正态/均匀分布 randperm(m) #随机排列 生成0- m-1 的随即排列 2. 常用操作 tensor.shape=tensor.size() tensor.view(size) #自动调节tensor的形状 当某一维为-1的时候,会自动计算它的大小 公用内存 resize_(size) #它可以修改tensor...
pytorch 计算两个特征图之间的SSIM损失 pytorch sparse tensor,Pytorchgeometric中SparseTensor的三种压缩存储方式最近在研究Pytorchgeometric中的SparseTensor对象,它是Pytorch_geometric内部用于存储稀疏矩阵的对象,它可以以三种不同的压缩存储方式来保存稀疏矩阵:COO
一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。Pytorch中的所有操作都是在张量的基础上进行的。 PyTorch官网对其的定义如下: ...
最近在研究Pytorchgeometric中的SparseTensor对象,它是Pytorch_eometric内部用于存储稀疏矩阵的对象,它可以以三种不同的压缩存储方式来保存稀疏矩阵:COO、CSR、CSC。本文简单介绍一下这三种压缩存储方式。 这种存储方式最直接,它使用3个数组来存储一个稀疏矩阵。通过row和col数组指定元素的行索引和列索引,values中对应的值...
使得tensor是正交的,论文:Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks” - Saxe, A. et al. (2013) 10. 稀疏初始化 torch.nn.init.sparse_(tensor,sparsity,std=0.01) 从正态分布N～(0. std)中进行稀疏化,使每一个column有一部分为0 ...
optim.SparseAdam:稀疏版的Adam optim.ASGD:随机平均梯度下降 optim.Rprop:弹性反向传播 optim.LBFGS:BFGS的改进 二、学习率 2.1 学习率介绍 学习率(Learning rate):作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛...
sparse_csr_tensor, torch.randn_like, torch.from_file, torch._cudnn_init_dropout_state, torch._empty_affine_quantized, torch.linspace, torch.hamming_window, torch.empty_quantized, torch._pin_memory, torch.Tensor.new_empty, torch.Tensor.new_empty_strided, torch.Tensor.new_full, torch.Tensor....