importtorch# 创建一个 complex128 类型的张量complex_tensor=torch.tensor([1+2j,3+4j,5+6j],dtype=torch.complex128)# 打印原始复数张量print("Original complex tensor:")print(complex_tensor)# 使用 view_as_real 转换复数张量为实数张量real_tenso
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Add view_as_real, view_as_complex for complex tensors (#39099) · pytorch/pytorch@8ec2ae9
Pytorch export onnx: RuntimeError Exporting the operator view_as_complex to ONNX opset version 9 is not supported. Please open a bug to request ONNX export support for the missing operator also :onnx/onnx#3173 cc@houseroad@spandantiwari@lara-hdr@BowenBao@neginraoof ...
_neg_view(self, *args, **kwargs) _nnz(self, *args, **kwargs) _values(self, *args, **kwargs) __add__(self, *args, **kwargs) __and__(self, *args, **kwargs) __bool__(self, *args, **kwargs) __complex__(self, *args, **kwargs) __delitem__(self, *args, **kwarg...
x=x.view(batch_size,-1)#Flatten,变成想要的全连接网络需要的输入 x=self.fc(x)#用全连接层做变换 return x#因为要做交叉熵损失,最后一层不做激活 model=Net() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) ...
class DistributedDataParallel(Module): def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers=True, process_group=None, bucket_cap_mb=25, find_unused_parameters=False, check_reduction=False, gradient_as_bucket_view=False): super(DistributedDataParallel, self)...
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第三篇,介绍具体实现机制。 在反向传播时候,当拿到了一个张量,引擎需要知道: 如何对此张量调用梯度计算,即从哪里找到计算梯度的函数 F。 拿到函数 F 之后,这个函数的输入就是此张量本身,但是函数 F 需要知道输入参数(本张量)...
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第三篇,介绍具体实现机制。 在反向传播时候,当拿到了一个张量,引擎需要知道: 如何对此张量调用梯度计算,即从哪里找到计算梯度的函数 F。 拿到函数 F 之后,这个函数的输入就是此张量本身,但是函数 F 需要知道输入参数(本张量)...
# 其次：将xq和xk转换为复数，因为旋转矩阵只适用于复数 xq_=torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2)).to(device) #xq_:[bsz, seq_len, n_heads, head_dim/2] xk_=torch.view_as_complex(xk.float().reshape(*xk.shape[:-1], -1, 2)).to(device) ...
xq_=torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1],-1,2)).to(device)#xq_:[bsz, seq_len, n_heads, head_dim/2] xk_=torch.view_as_complex(xk.float().reshape(*xk.shape[:-1],-1,2)).to(device)#xk_:[bsz, seq_len, n_heads, head_dim/2] ...