常见的实现方法: torch.matmul(query, rel_pos.transpose(-1, -2)) 其中数学上的依据可以参考苏神的博客,俺觉得说的通俗易懂(苏神牛逼) 让研究人员绞尽脑汁的Transformer位置编码 - 科学空间|Scientific Spaces 从直观角度理解这个求注意力方法怎么理解呢? 这里query就是bert里的Q,relpos就是上文中好不容易求出...
6、tensor.transpose(0,1):将0维与1为交互,即转置 7、Tensor.uniform_(from=-1, to=1):将tensor用从均匀分布中抽样得到的值填充 a = torch.Tensor(2, 3).uniform_(-1, 1) 8、Tensor.fill_(1):用指定的数填充tensor a = torch.Tensor(2,3).fill_(1) 9、Tensor.new():创建一个新的Tensor,该...
torch.transpose(Phi, 0, 1)是交换一个tensor的两个维度,返回的类型也是tensor。即“torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor”,需要注意的是transpose中的两个维度参数的顺序是可以交换位置的,即transpose(x, 0, 1) 和transpose(x, 1, 0)效果是相同的。 view(-1,...,)在torch里面,view函数相当...
[1, 2, 3, 4]) b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension print(b.size()) # torch.Size([1, 3, 2, 4]) c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory print(c.size()) # torch.Size([1, 3, 2, 4]) print(torch.equal(b, c)) # ...
cnblog: 查看CPU 数量/名称[1]2 高维度转换 Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程[2]transpose 是对两个维度的位置进行转换，permute中可以中有多个维度，维度倒叙排列。numpy tensor 互相转换[3];tensor的类型和numpy很相似： 互相转换2 存在CPU tensor、CUDA tensor, 运算要统一类型; 如何...
import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清除显存 torch.cuda.empty_cache 也可以使用在命令行重置GPU的指令 nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id]
torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None)→ Tensor用tensor2对tensor1逐元素相乘,并对结果乘以标量值value然后加到tensor。张量的形状不需要匹配,但元素数量必须一致。如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型,则value 必须为实数,否则须为整数。
mats = mats @ mats.transpose(-1,-2) mats.div_(5).add_(torch.eye(4).unsqueeze_(0)) vecs = torch.randn(5,4,6) self.mats = mats.detach().clone().requires_grad_(True) self.mats_clone = mats.detach().clone().requires_grad_(True) ...
🐛 Describe the bug when i run ChatGPT : python train_prompts.py prompts.csv --strategy naive get : site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_gpt2.py", line 181, in _attn attn_weights = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) Run...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - conv_transpose1d is 1000x times slow in torch 2.2.1+cpu vs torch 1.13.1+cpu · pytorch/pytorch@da32021