long int, long int)>::callback_fn<at::native::AVX2::VectorizedLoop2d<at::native::(anonymous namespace)::add_kernel(at::TensorIteratorBase&, const c10::Scalar&)::<lambda()>::<lambda()>::<lambda(scalar_t, scalar_t)>, at::native::(anonymous namespace)::add_kernel(at::TensorIterat...
add(value) → Tensor add_(value) → Tensor add_(value=1, other) -> Tensor addbmm(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor addbmm_(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor addcdiv(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor addcdiv_(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor add...
a = torch.gather(index_test,0,index1) # index_test是数据;dim=0表示按行索引,dim=1表示按列索引;index的大小就是输出的大小 print("按行索引结果(index的列数对应原始矩阵的列数):{}".format(a)) index2 = torch.LongTensor([[2,2,2,2],[2,1,1,1]]) b = torch.gather(index_test,1,ind...
N1=M:narrow(2,2,2)-- [self] narrow (dim,index,size) --> dim表示待选取的维度,index 是待选取连续列的起始数值, size是选取的列数,那么总体就是在第二维上从第2列选取连续的2列N2=M:sub(1,-1,2,3)-- [Tensor] sub(dim1s,dim1e ...[,dim4s [,dim4e]])--dim1s,dim1e 分别对应第一...
例如,运行torch.Tensor.index_add_()的不确定CUDA实现将抛出错误: >>> import torch >>> torch.use_deterministic_algorithms(True) >>> torch.randn(2, 2).cuda().index_add_(0, torch.tensor([0, 1]), torch.randn(2, 2)) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in...
而对于scatter_add_来说,scatter_的前四个约束对其仍然有效,但是scatter_add_没有第5个约束,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位置,那么这些值将会通过累加的方式放置到self中。具体如下所示: 例子4: 数据聚集操作gather 函数原型: torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False)→ Tensor...
def__getitem__(self,index):returntuple(tensor[index]fortensorintensors def__len__(self):returnself.tensors[0].size(0) 2 Sampler torch.utils.data.Sampler 负责提供一种遍历数据集所有元素索引的方式。可支持用户自定义,也可以用 PyTorch 提供的,基类接口定义如下: ...
整体模型量化方式:activation为per-tensor,weight为per-channel int8对称量化 -128-127 量化的模型是Centernet-resnet50,包含卷积、反卷积、add、concat,bn 设置好FX的量化config: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 qconfig=ao.quantization.qconfig.QConfig(activation=ao.quantization.observer.Histogra...
在以下情况下,amax函数的维数在-1到0之间变化。因此,“ dim”属性必须在此范围内。a = torch.tensor([[3,2], [1,2], [4,7],[6,5]]) print(a) torch.amax(a, dim = 1) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got -2) ...
code import torch import torch.nn as nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( #input_size=(1*28*28) nn.Conv2d(1, 6, 5, 1, 2...