具体类型根据你的实际情况选择 index = faiss.IndexFlatL2(d=128) # 添加一些数据到索引中 data_to_add = [...] # 你的数据 index.add(data_to_add) # 打印添加数据前的索引大小 print("索引大小 (添加数据前):", index.ntotal) # 清空索引中的所有数据 index.reset() # 打印清空数据后的索引大小 ...
对于约束5:如果index沿着dim维那一行/列中的值不唯一,如例子3中,index[3][0]和index[4][0]所示,他们都会将与之对应的src[3][0]和src[4][0]中的值发散到self[3][0]的位置,如果在GPU环境下,具体是src[3][0]还是src[4][0]被放入到了位置self[3][0]是不确定的,因为不能确定是哪一个线程覆盖...
insert(module, [index]) 根据 index 插入给定 module. 如果 index 未指定,则等价于 add(module). 用例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = nn.Sequential() model:add(nn.Linear(10, 20)) model:add(nn.Linear(20, 30)) model:insert(nn.Linear(20, 20), 2) > model ...
在阅读上面代码前,我们可以假设我们的数据是一组图像,每一张图像对应一个index,那么如果我们要读取数据就只需要对应的index即可,即上面代码中的indices,而选取index的方式有多种,有按顺序的,也有乱序的,所以这个工作需要Sampler完成,现在你不需要具体的细节,后面会介绍,你只需要知道DataLoader和Sampler在这里产生关系。
PyTorch也为我们提供了查找特定元素数值的方法,即通过“索引”实现。 第一种索引的方法是“torch.index_select()”,其功能为在指定的维度dim上,基于索引index查找返回数据,最终返回基于index索引数据拼接的张量。其主要参数为: input:要索引的张量 dim:要索引的维度 ...
RuntimeError: index_add_cuda_ does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'... 解决方案: 自己定义一个确定性的实现,替换调用的接口。对于torch.index_select 这个接口,可以有如下的实现。 def...
gather把数据从input中按index取出,而scatter_是把取出的数据再放回去。注意scatter_函数是inplace操作。 六.逐元素操作 常见的: abs/add——绝对值操作与加法操作 addcdiv(t,v,t1,t2)——t1与t2按元素除,乘v,加t addcmul(t,v,t1,t2)——t1与t2按元素乘,乘v,加t ...
A=torch.tensor(2.,requires_grad=True)B=torch.tensor(.5,requires_grad=True)E=torch.tensor(1.,requires_grad=True)C=A*BD=C.exp()F=D+Eprint(F)#tensor(3.7183,grad_fn=<AddBackward0>)打印计算结果,可以看到F的grad_fn指向AddBackward,即产生F的运算print([x.is_leafforxin[A,B,C,D,E,F]...
last_epoch (int)– The index of last epoch. Default: -1. Example 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> # Assuming optimizer has two groups. >>> lambda1 = lambda epoch: epoch // 30 >>> lambda2 = lambda epoch: 0.95 ** epoch >>> scheduler = LambdaLR(optimizer,...
Please see: https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/dl-performance-convolutional/index.html ) # 3. Prune the model base_macs, base_nparams = tp.utils.count_ops_and_params(model, example_inputs) tp.utils.print_tool.before_pruning(model) # or print(model) pruner.step() tp.utils...