unique_elements, counts = torch.unique(tensor, return_counts=True) 处理结果: 根据需要对统计结果进行排序、筛选或其他后处理操作。这里,我们直接输出统计结果。 输出结果: 将统计得到的频率信息输出到控制台。 python print("Unique elements and their counts:") for e
在torch2.3中,发布一个模块torch.distributed.tensor.parallel。专门用于张量并行。 parallize_module,这是核心函数,他负责将模型并行化。 如何定义并行化方法?通过设置不同的ParallelStyle。每个Style有三件事情要做。 如何处理模型本身的参数? 如何处理模型的输入? 如何处理模型的输出? 参数、输入、输出,都是一个个to...
基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: We apply this pri...
The parameters kernel_size, stride, padding can each be an int or a one-element tuple. Parameters Shape: Examples: >>> # pool with window of size=3, stride=2 >>> m = nn.AvgPool1d(3, stride=2) >>> m(torch.tensor([[[1.,2,3,4,5,6,7]]])) tensor([[[ 2., 4., 6.]...
由于XLA中输入的是一张静态图,整个前向与反向过程中所有tensor的shape在编译期便是已知的,因此显存的规划可以是静态的,那么我们便可以充分利用这点在编译期对宝贵的显存资源进行规划。 首先,静态显存规划的主要目标有二,一是通过规划降低显存峰值,使得可以使用更大的batch size或在同一硬件上跑更多的参数/模型;二是...
import torch indices = torch.LongTensor([[0,0], [1,1], [2,2]])#稀疏矩阵中非零元素的坐标 indices = indices.t() #一定要转置,因为后面sparse.FloatTensor的第一个参数就是该变量,要求是一个含有两个元素的列表,每个元素也是一个列表。第一个子列表是非零元素所在的行,第二个子列表是非零元素所在...
RPN的输出:RoIs(形如2000×4或者300×4的tensor) 3. RPN网络 至 RoIHead网络 ProposalTargetCreator分析: ProposalTargetCreator是RPN网络与ROIHead网络的过渡操作,前面讲过,RPN会产生大约2000个RoIs,这2000个RoIs不是都拿去训练,而是利用ProposalTargetCreator RoIs和gt_bboxes 的IoU大于0.5的,选择一些(比如32个) ...
count_include_pad– 当为True时,将包括平均计算中的零填充。默认值:True例子:>>> # pool of square window of size=3, stride=2 >>> input = Variable(torch.Tensor([[[1,2,3,4,5,6,7]]])) >>> F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2) Variable containing: (0 ,.,.) = 2 4...
本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: ...
// if using dropout, we produce 1 random number for each element of the // attention tensor // TODO(eqy): should state be advanced per thread (local) amount or per call/launch (global) amount philox_state = gen->philox_cuda_state(batch_size * num_heads * max_seqlen_batch_q * ...