torch中的reduce_mean算子 reduce_mean是PyTorch中的一个非常有用的算子,用于对输入数据进行归一化处理,即求平均值。它可以在一个批次或者整个数据集上执行求平均值操作,以得到数据的均值特征表示。reduce_mean不仅可以应用于连续变量,也可以应用于序列数据。 使用reduce_mean算子时,需要指定一个张量作为输入,并指定一...
有多种 Reduce 操作可选择,最常见的包括: torch.sum():求和 torch.mean():均值 torch.max():最大值 torch.min():最小值 例如,我们选择求和操作。 4. 执行操作 执行我们选择的 reduce 操作,对我们的张量数据进行求和。 # 沿着第0维(列)进行求和reduced_data_sum=torch.sum(data,dim=0)print("求和后的...
1. 按索引求和 (reduce="sum") import torch input = torch.zeros(3, 5) index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 1], [1, 2, 0, 1, 2]]) src = torch.tensor([[10., 20., 30., 40., 50.], [1., 2., 3., 4., 5.]]) result = torch.scatter_reduce(input, dim=1, index=...
reduce 操作将 c 维度通过 ‘mean’ 操作降维,最终输出形状为 (2, 4),对应模式 ‘b h’。 除了mean,还有sum,max等降维方式. 如下, result = eniops.reduce(x, 'b c h -> b h', 'sum') print(result.shape) # 输出: torch.Size([2, 4]) 1. 2. result = eniops.reduce(x, 'b c h -...
🐛 Describe the bug Based on the docs one would expect torch.scatter_reduce with the keyword argument reduce="mean" to collect all the values in src that point (via index) to the same value in out then overwrite this value with their mean...
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08) 在发现loss不再降低或者acc不再提高之后,降低学习率。各参数意义如下: ...
zeros(n, device=device, dtype=torch.int32) print("x[:10] =", x[:10]) print('index_reduce mean :', torch.zeros(1, dtype=dtype, device=device).index_reduce(0, y, x, 'mean').item()) print('mean :', x.mean().item()) Output: x[:10] = tensor([0., 1., 0., 1., ...
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08) > 在发现loss不再降低或者acc不再提高之后,降低学习率。各参数意义如下: ...
第一步,首先运行torch.distributed.is_available()以确保安装了相对应的package。 接下来, 对于多节点训练,首先需要初始化多节点进程init_process_group. 这需要3个参数, backend是不同的通讯方式,在本文中,我们将使用gloo进行后端通讯。rank, world_size代表了本机的级别和节点数,因为我们是四个节点的cluster,所以...
支持numpy和torch 目录 1.einops.rearrange 重新指定维度 2.einops.repeat 重排和重复(增加)维度 3.einops.reduce 1.einops.rearrange 重新指定维度 def rearrange(tensor, pattern, **axes_lengths): einops.rearrange is a reader-friendly smart element reordering for multidimensional tensors. This operation inclu...