Recently, a rank four tensor group field theory has been proved renormalizable. We provide here the key points on the renormalizability of this model and its UV asymptotic freedom.doi:10.1142/9789814518550_0049Joseph Ben GelounBen Geloun, J.: Asymptotic Freedom of Rank 4 Tensor Group Field ...
assert rankex1(Sum(), (), Array((3,2),[1,2,3,4,5,6])) == Array((3,),[5,7,9]) assert rankex1(Sum(), (1,), Array((3,2),[1,2,3,4,5,6])) == Array((2,),[6,15]) 双目运算,还需要agree agree "2 5 4 1 2 3 "3 6 7 8 2 3 not agree "2 5 4 1 2 "...
shape是形状,他是指明每一层有多少个元素。比如[2,3,4]是指第一层2个元素,第二层3个元素,第三层4个元素,通过这个我们就可以知道这个张量一共有2 × 3 × 4=24 个元素。上面的rank=3的张量,他的shape是[4,2]。下面这个代码也能说明问题。 import tensorflow as tf # 定义了一个张量,有6个元素,设置...
对于位宽为 8 的颗粒,需要 6 个 Chip 来组成一个 Rank 对于位宽为 16 的颗粒,需要 4 个 Chip 来组成一个 Rank 例如,下面的笔记本内存条,是 1 R * 16。表示的是该内存条只有 1 个 Rank。每个 Chip 内存颗粒的位宽是 16 bit。 而一个 Rank 需要提供 64 位的数据,则需要 64 / 16 = 4 个 Chip ...
通俗易懂的理解Tensor(张量)、Rank、Shape 前言:实践深度学习框架TensorFlow、PyTorch等的第一道拦路虎就是对Tensor的理解。 以下是我在理解张量的过程中的一些总结。 1、什么是张量 这是bilibili搬运youtube的一个视频,很直观的解释了张量的含义。 **通俗一点讲:**张量是对标量,矢量,矩阵的推广。张量的表达看起来...
tensor([[1.4142, 1.4142], [1.4142, 1.4142]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 只有一个参数时,表示对整个张量求范数,参数表示范数的幂指数值。
tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 1. 2. 3、stride偏移量 这里列出对应列优先的矩阵(transpose(0,1)) 这个时候按行访问:就需要每次01234偏移4个才能访问到,因为底层存储形式是123456789 也就是我不管你到底表面变成什么形状,我底层存储的都是0123456789,保存的是最开始初始化的...
inputs = tokenizer(pairs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt', max_length=512).to(device) print(f"inputs_time is {time.time()}") scores = model(**inputs, return_dict=True).logits.view(-1, ).float() print(scores) end_time = time.time() print(end_time ...
The total number of contravariant and covariant indices of a tensor. The rank R of a tensor is independent of the number of dimensions N of the underlying space. An intuitive way to think of the rank of a tensor is as follows: First, consider intuitively
pairs = [['what is panda?','hi'], ['what is panda?','The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China.']]with torch.no_grad():inputs = tokenizer(pai...