importtorch# 导入 PyTorch 库importtorch.nnasnn# 导入神经网络模块 1. 2. 步骤2:定义输入数据 在这个步骤中,我们需要生成一个随机的输入数据,假设它是一个 28x28 的灰度图像。 input_data=torch.randn(1,1,28,28)# 创建大小为 (1, 1, 28, 28) 的随机张量,1 是批次大小,1 是通道数 1. 步骤3:创...
conv_layer=torch.nn.Conv2d(1,1,kernel_size=3,padding=1,stride=2,bias=False)# 输入通道,输出通道 padding 步长 是否设置偏置量。 1. 池化层(采样、特征提取) 下采样: 用的比较多的叫 MaxPooling 也叫最大池化层。 最大池化层没有权重, 默认 stride = 2 即步长为2。 将原图分成 2 * 2 一组 分...
torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D,如向量数据), spatial(2D,如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D,如点云数据)类型...
torch.Size([1,16,14,14]) 同样向上采样的过程为 如上图从左至右的过程为上采样过程。上图将原数据进行复制即得到新的数据。 在pytorch中,代码为 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFx=torch.rand(1,16,28,28)# 先定义x out=F.interpolate(x,scale_factor=...
fromeinops import rearrangeimporttorch.nn.functional as Fdefbeam_search(input_ids, max_tokens=100, beam_size=2):beam_scores=torch.zeros(beam_size).to(device)beam_sequences=input_ids.clone()active_beams=torch.ones(beam_size, dtype...
pytorch实现图像算子层 目录:Sobel算子、通过插值和池化实现上下采样、通过卷积和转置卷积实现上下采样、图像划分为patches以及展成向量。 一、Sobel边缘提取算子的实现:需要注意的是,torch.nn 的网络层处理图像通常都要求4维 tensor (batch, channel, height, width),如果维度不够需要扩展,作为图像 plot 的时候还需把...
sampled_token = torch.multinomial(probabilities, 1) return sampled_token.item() 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文本的多样性,并且可以通过限制候选词语的数量来控制生成文本的多样性。
probabilities=F.softmax(logits,dim=-1)sampled_token=torch.multinomial(probabilities,1)returnsampled_token.item() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文...
Nucleus Sampling 能够保持一定的生成质量,因为它在一定程度上考虑了概率分布。通过选择概率总和超过给定阈值p的词语子集进行随机采样,Nucleus Sampling 能够增加生成文本的多样性。 def top_p_sampling(input_ids, max_tokens=100, top_p=0.95): with torch.inference_mode(): ...
在深度学习框架pytorch中提供了一种称之为双线性采样(Bilinear Sample)的函数torch.nn.functional.grid_sample[1],该函数主要输入一个形状为(N,C,H_{in},W_{in})的input张量,输入一个形状为(N,H_{out},W_{out},2)的grid张量,输出一个形状为(N,C,H_{out},W_{out})的output张量。