两个三维矩阵的第二、三维度,满足做二维乘法的条件,即第一个三维矩阵的最后一个维度 = 第二个三维矩阵的倒数第二个维度。这也就是一些Transformerself-attention的代码实现里对key做transpose(-1, -2)的原因; 两个三维矩阵的第一维度相同(即堆叠了同样数量的二维矩阵)或者有一方为1(广播机制,broadcast)。
tensor.permute——交换多个维度 tensor.permute(*dims) → Tensor 功能:将数组tensor的维度按输入dims的顺序进行交换 输入: dims:维度交换顺序 注意: 和transpose类似经过交换后的内存地址不连续,如果用view改变视图,则会报错 tensor.permute的功能与np.transpose类似,均可以同时对一个数组进行多维度交换操作...
) 然后单独对模型中的某一类型算子操作torch.nn.ConvTranspose2d进行设置,这个qconfig会优先匹配,优先级比整体qconfig高,具体细节可以参考_propagate_qconfig_helper这个函数。 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-chann...
nn.ConvTranspose3d:三维卷积转置层,数值不可逆,只是维度变化,转置卷积也是卷积 nn.Unfold:滑动窗口提取层。其参数和卷积操作nn.Conv2d相同。 实际上,卷积操作可以等价于nn.Unfold和nn.Linear以及nn.Fold的一个组合。 其中nn.Unfold操作可以从输入中提取各个滑动窗口的数值矩阵,并将其压平成一维。利用nn.Linear将nn...
在CNN模型中,我们经常遇到交换维度的问题,举例:四个维度表示的 tensor:[batch, channel, h, w](nchw),如果想把channel放到最后去,形成[batch, h, w, channel](nhwc),如果使用torch.transpose()方法,至少要交换两次(先1 3交换再1 2交换),而使用.permute()方法只需一次操作,更加方便。例子程序如下: ...
torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用三维转置卷积,有时也称为“去卷积”。有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose3d。参数: ...
🐛 Describe the bug import torch import numpy as np arg_1 = 3 arg_2 = 68 arg_3 = 23 arg_class = torch.nn.ConvTranspose3d(arg_1, arg_2, kernel_size=arg_3,) arg_4_0_tensor = torch.rand([8, 3, 16, 16, 16], dtype=torch.float32) arg_4_0 = arg_...
transpose(y, 1, 0).reshape(num_classes, -1) y = y.type_as(y_pred) correct = y * y_pred all_positives = y_pred.sum(dim=0).type(torch.DoubleTensor) # Convert from int cuda/cpu to double cpu if correct.sum() == 0: true_positives = torch.zeros_like(all_positives) else: ...
>>> F.conv3d(inputs, filters) 1. 2. 3. conv_transpose1d torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) → Tensor Applies a 1D transposed convolution operator over an input signal composed of several input pl...
🐛 Bug torch.transpose should raise an error when indexing 0 for 0 dimensional tensor. Because you cannot index 0 for a 0 dimensional tensor. To Reproduce import torch tensor = torch.rand(torch.Size([])) res1 = torch.transpose(tensor, 0, ...