tensor([[0, 1], [1, 2], [2, 3]]) 求和与平均 对张量中的所有元素求和,会得到一个单元素张量。可指明沿哪一个轴求和降低维度,沿哪一个轴降维生成输出张量,则哪一个维度将在输出形状中消失。例如一个形状为(2,3,4)的张量,指定axis=0,则求和降维后的输出张量的形状是(3,4)。 A = torch.arange...
mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y = data, sr=sr).T, axis =0) stft = np.abs(librosa.stft(data)) chroma = np.mean(librosa.feature.chroma_stft(S = stft, sr = sr).T, axis =0) mel = np.mean(librosa.feature.melspectrogram(data, sr).T, axis =0) contrast = np.mean(libro...
axis=0,axis=1 axis=0表示按列方向 axis=1 表示按行方向 isinstance()函数 isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型,类似 type()。 isinstance()和type()的区别: type()不会认为子类是一种父类类型,不考虑继承关系 instance()会认为子类是一种父类类型,考虑继承关系 如果要判断两个类型是否相同...
A_sum_axis0 = A.sum(axis=0) A_sum_axis0, A_sum_axis0.shape (tensor([40., 45., 50., 55.]), torch.Size([4])) # 降维运算是一类操作的统称,例如求平均也是降维运算 A.sum(axis=[0, 1]) A.mean(), A.sum() / A.numel() (tensor(9.5000), tensor(9.5000)) A.mean(axis=0),...
输出如下,axis = 0时,按照竖直方向从上往下计算均值,输出4个数;axis=1时,按照水平方向从左往右计算均值,输出三个数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 [[6849][7593][1761]][4.666666676.666666676.333333334.33333333][[3365][4315][7225]][4.253.254.] ...
row = np.concatenate((mfccs, chroma, mel, contrast, tonnetz), axis = 0).astype('float32') csvwriter.writerow(np.concatenate(([digit.index(files.Label)], row))) 模型 线性回归模型共有1个输入层、2个隐藏层和1个带ReLu激活的输出层。
为啥要单独配置torch.nn.ConvTranspose2d,因为torch.fx中默认对torch.nn.ConvTranspose2d是per-tensor的量化,精度会受影响,我这里修改为per-channel量化,同时指定量化维度ch_axis=1。 完整的config如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
# Torch Code: torch.stack(torch.meshgrid(*coord_seqs), dim=-1) # PaddlePaddle Code: paddle.stack(paddle.meshgrid(*coord_seqs), axis=-1) 需要注意参数 dim 换成 axis4.2 torch.cat() 转 paddle.concat()# Torch Code: inp = torch.cat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], dim=-1) # ...
def npu_quant_scatter_meta(self, indices, updates, quant_scales, quant_zero_points=None, axis=0, quant_axis=1, reduce='update'): return torch.empty_like(self) @impl(m, "npu_quant_scatter_") def npu_quant_scatter__meta(self, indices, updates, quant_scales, quant_zero_point...
N, C, H, W样本数可以看做N*H*W,CNN中,BN通常在每个通道上独立进行inputs: 输入数据,形状为 (N, C, H, W)gamma: 缩放因子,形状为 (C,)beta: 偏移因子,形状为 (C,)eps: 防止除0的小数值"""N,C,H,W=inputs.shape# 在N、H和W的维度上计算每个通道的均值和方差mean=np.mean(inputs,axis=...