6.2.3 torch.nonzero:返回非零元素的索引位置 6.2.5 条件选择:torch.where 6.2.6 index_select vs gather 6.2.6.1 index_select 6.2.6.2 gather 6.2.6.2.1 gather 的用途 6.2.8 torch.take:根据指定的索引选取数值 6.3 切片(重要) 6.3.1 torch.chunk:拆分成指定的个数 6.3.2 torch.split:按照指定的元素...
「torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False):这个是创建与 input 同形状的全 0 张量」 代码语言:javascript 复制 t=torch.zeros_like(out_t)# 这里的input要是个张量print(t)tensor([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]) 除了全 0 张量,还可以创建全 1 张...
zeros_like(x)) torch.masked_select() 在深度学习中的常见用途包括对模型输出进行过滤,只选择满足某些条件的预测值。 softmax() torch.nn.functional.softmax() 是PyTorch 中用于计算 softmax 函数的函数。softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布,使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内,并且...
def train(model, tokenizer, data_loader, optimizer, criterion, device, max_grad_norm=1.0, DEBUGGING_IS_ON=False):model.train()total_loss = 0for batch in data_loader:optimizer.zero_grad() input_data = batch['input_ids'].clone().to(de...
optimizer.zero_grad() output = model(data) train_loss = criterion(output, target) train_loss.backward()# 以上均和单机版代码相同。接下来遍历本机模型的parameters,并获取grad梯度,发送到master node,并从master node获取平均值后更新gradforpinmodel.parameters():# 将grad值发送到master nodedist.gather(p...
optimizer.zero_grad() loss.backward() # 更新参数,这里只需要一句话 optimizer.step() 至此,我们已经把numpy的两层神经网络的计算换成了pytorch版本了,换完之后,我们会发现,原来我们需要的复杂运算,在pytorch里面只需要几句话就搞定了。 简单总结一下上面的替换过程: ...
self.normalize = normalize_to_neg_one_to_one if auto_normalize else identityself.unnormalize = unnormalize_to_zero_to_one if auto_normalize else identity @torch.inference_mode()def p_sample(self, x: torch.Tensor, timestamp: int) -> torch.Tensor:b, ...
def train(model, iterator, optimizer, criterion): #初始化 epoch_loss = 0 epoch_acc = 0 #设置为训练模式 model.train() for batch in iterator: #在每一个batch后设置0梯度 optimizer.zero_grad() text, text_lengths = batch.text #转换成一维张量 predictions = m...
5、torch.is_nonzero() torch.is_nonzero(input) 如果输入张量不为0,则返回true,否则为False,注意这里必须是单张量,否则会抛出异常 input:待判断张量 示例: >>>torch.is_nonzero(torch.tensor([0]))False>>>torch.is_nonzero(torch.tensor([0.0]))False>>>torch.is_nonzero(torch.tensor([1]))True>...
import torch eye = torch.eye(3) # 生成一个对角矩阵 print(eye) # 输出 tensor([[1., 0., 0.], # [0., 1., 0.], # [0., 0., 1.]]) print(torch.nonzero(eye)) # 找出对角矩阵中的非零值索引 # 输出 tensor([[0, 0], # [1, 1], # [2, 2]]) 1.10 根据条件实现对张量的...