torch.index_reduce 是 支持bf16,fp16,fp32,int64,bool torch.index_select 是 支持bf16,fp16,fp32,int16,int32,int64,bool torch.masked_select 是 支持fp16,fp32,int16,int32,int64,bool torch.movedim 是 支持bf16,fp16,fp32,fp64,uint8,int8,int16,int32,int64,bool torch.moveaxis...
scatter(dim, index, src, reduce=None) 先忽略 Reduce,最后再解释。先从最简单的开始。我们有一个 (2,4) 形状的张量,里面填充了 1: 粉红色的符号表示张量结构 并且我们传入相应的参数并得到输出: 注意index张量结构 现在我们增加index张量的第二个值,并比较输出: 观察数字 6 在output张量中的移动情况 好的,...
scatter(dim, index, src, reduce=None) 先忽略 Reduce,最后再解释。先从最简单的开始。我们有一个 (2,4) 形状的张量,里面填充了 1: 粉红色的符号表示张量结构 并且我们传入相应的参数并得到输出: 注意index张量结构 现在我们增加index张量的第二个值,并比较输出: 观察数字 6 在output张量中的移动情况 好的,...
torch.index_select torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor 沿着指定维度对输入进行切片,取index中指定的相应项(index为一个LongTensor),然后返回到一个新的张量, 返回的张量与原始张量_Tensor_有相同的维度(在指定轴上)。 注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。 参数: input (Tenso...
自适应调整策略: ReduceLROnPlateau自定义调整策略: LambdaLR MultiplicativeLR 2.1 基类: _LRScheduler 学习率调整类主要的逻辑功能就是每个 epoch 计算参数组的学习率,更新 optimizer对应参数组中的lr值,从而应用在optimizer里可学习参数的梯度更新。所有的学习率调整策略类的父类是torch.optim.lr_scheduler._LR...
input (Tensor) – 输入张量 dim (int) – the dimension to reduce out (Tensor, 可选的) – 结果张量例子:>>> a = torch.randn(4, 4) >>> a -1.2738 -0.3058 0.1230 -1.9615 0.8771 -0.5430 -0.9233 0.9879 1.4107 0.0317 -0.6823 0.2255 -1.3854 0.4953 -0.2160 0.2435 [torch.FloatTensor of size...
dim(int) – the dimension in which we index index(LongTensor) – the 1-D tensor containing the indices to index out(Tensor, optional) – the output tensor. Example: 代码语言:javascript 复制 >>>x=torch.randn(3,4)>>>xtensor([[0.1427,0.0231,-0.5414,-1.0009],[-0.4664,0.2647,-0.1228,-...
(tt.dtype) print(tt.device) print(tt.layout) device=torch.device("cuda:0") device tt.device ttt = tt.cuda() #结果 torch.Tensor torch.float32 cpu torch.strided device(type='cuda', index=0) device(type='cpu') device(type='cuda',index=0) #注意,这里面ttt+tt是不能操作的,因为在不...
-dimensional tensor with size (x0,x1,...,xi−1,y,xi+1,...,xn−1)(x_0, x_1, ..., x_{i-1}, y, x_{i+1}, ..., x_{n-1})(x0,x1,...,xi−1,y,xi+1,...,xn−1) where y≥1y \geq 1y≥1 and out will have the same size as index....
2. ignore_index: 其中BCE 系列没有此参数,此参数用于指定忽略某些类别的 loss; 3. size_average: 该参数指定 loss 是否在一个 batch 内平均,即是否除以 N,目前此参数已经被弃用; 4. reduce: 目前此参数已经被弃用; 5. reduction: 此参数在新版本中是为了取代 ”size_average“ 和 "reduce" 参数的; ...