ds = augment_audio_dataset(ds) ds = ds.map(lambda y, sr: (tf.expand_dims(y, axis=-1), sr)) 这样就完成了直接的音频数据增强 前向传播期间进行音频增强 上面的方式相比,在网络中增加音频数据会将计算负载放在前向传递上。 为了达到这个目的,这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 k
>>>y=np.expand_dims(x,axis=1)# Equivalent to x[:,np.newaxis]>>>yarray([[1],[2]])>>>y.shape(2, 1) Note that some examples may useNoneinstead ofnp.newaxis. These are the same objects: >>>np.newaxisisNoneTrue torch.unsqueeze(input,dim,out=None) → Tensor Returns a new tenso...
扩大张量:torch.Tensor.expand(*sizes) → Tensor 返回tensor 的一个新视图,单个维度扩大为更大的尺寸。 tensor 也可以扩大为更高维,新增加的维度将附在前面。 扩大 tensor 不需要分配新内存,只是仅仅新建一个 tensor 的视图,其中通过将 stride 设为 0,一维将会扩展位更高维。任何一个一维的在不分配新内存情况下...
tensor.unsqueeze_和tensor.unsqueeze/torch.unsqueeze 的区别 torch.unsqueeze_(tensor1,1)相当于tensor1.unsqueeze(1)。 1. 区别在于 tensor1.unsqueeze_ 是 in_place 操作,即unsqueeze_ 则会对自己改变。torch.unsqueeze 不会对使用 unsqueeze 的 tensor 进行改变,想要获取 unsqueeze 后的值必须赋予个新值。 示例...
其中,input表示被调Tensor,维度是m*n,两个三维Tensor分别是batch1与batch2,它们的维度分别为b*m*p,b*p*n。addbmm的API是:Tensor.addbmm(batch1, batch2, *, beta=1, alpha=1),下面请看具体例子: 在该例中,我们首先创建了一个2*3的全1 Tensor(tensor2),然后又创建了两个全1的三维Tensor(batch1,batc...
tensor(3.14) 一般来说,Pytorch 中调用 op 会为输出张量开辟新的存储空间,来保存计算结果。但是对于支持 view 的 op 来说,输出和输入是共享内部存储的,在op计算过程中不会有数据的拷贝操作。op 的计算过程只是在推导输出张量的属性,而输入和输出的却别就只是...
tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None) 1. 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为1 相同的类型和形状的张量。 tf.fill(dims, value, name=None) 1. 创建一个填充了标量值的张量。此操作创建一个张量的形状dims并填充它value。
Tensor: id=15, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]) 与PyTorch调用相对的TensorFlow代码的区别在于,cat()函数现在称为concat()。此外,我们使用expand_dims()函数添加与unsqueeze()函数相对应的轴。 Unsqueezing and expanding dims mean the same ...
自动混合精度训练,自动将网络中的合适的算子由 FP32 单精度计算转换成 FP16 半精度浮点进行计算,不仅可以减少 GPU 显存占用,而且可以提升整体性能,在支持 Tensor Core 的 GPU 设备上还会使用 Tensor Core 进一步加速训练。再打开卷积试跑优化,测试得到了 7% 的加速,总加速为 43%...
Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。 而view 机制可以避免显式的数据拷贝,因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。 全文约 ~4000字&多图预警。 什么是 View 搬运官网的例子 https://pytorch.org/docs/stable/tensor_view.html#tensor-views: ...