argsort(loss_1.data.cpu()) loss_1_sorted = loss_1[ind_1_sorted] # model1对同一个batch的samples的预测的loss从小到大排序 loss_2 = F.cross_entropy(y_2, t, reduce = False) ind_2_sorted = np.argsort(loss_2.data.cpu()) loss_2_sorted = loss_2[ind_2_sorted] # model2 对同一...
torch.argsort:仅返回排序后的indices,不返回排序后的数据本身。 通过阅读代码实现可以发现,这两个算子实际上都是基于torch.sort实现的。因此,它们的延迟(latency)与torch.sort相同,并未针对返回结果较少的特点进行优化。换句话说,torch.msort和torch.argsort仍然执行了完整的排序操作,而不是利用更轻量的计算方式来减少...
yolov5是一种目标检测算法,通过使用深度学习算法,可以通过输入图像,输出图像中存在的目标的种类和位置等信息。yolov5 onnx则是在此基础上,通过使用onnx技术,将yolov5模型导出为onnx格式,方便在不同的平台上使用,同时提高了算法的效率和准确度。 导出源码 defexport_onnx(model,im,file,opset,dynamic,simplify,prefi...
cluster = torch.empty_like(batch, device=torch.device('cpu')) edge_argsort = torch.argsort(edge_score, descending=True) #edge_score是一维张量,edge_argsort 是edge_score中按降序排列的个元素的原始索引,不改变edge_score # Iterate through all edges, selecting it if it is not incident to # anot...
return ind[np.argsort(array[ind])][::-1]tokenized, _, _ = st.tokenize_sentences([sentence]) prob = model(tokenized)[0] emoji_ids = top_elements(prob, top_n) emojis= map(lambda x: EMOJIS[x], emoji_ids) return emoji.emojize(f"{sentence} {' '.join(emojis)}", use_aliases=True...
avg)) video_pred = [np.argmax(x[0]) for x in output] video_pred_top5 = [np.argsort...