张量是一个多维数组。它是许多计算库中的关键实体,例如tensorflow,torch,theano,caffe,mxnet,用于机器学习任务。如果您使用此标记,还要使用相应的库标记问题。
Cantering 意味着移动向量,使其均值为零。 我想将张量的每一行居中,例如: A = |1 , 1| A_center = |0, 0| |0 , 4| |-2,2| 为此,我使用
如何使用 PyTorch 创建点的 2D 张量,每个维度从 0 到 1?
我正在尝试创建一个二维张量,其中每个维度的范围从 0 到 1。 对于一维张量,我可以使用: 火炬.arange(0, 1, 0.2) 这给了我: 张量([0.0,0.2,0.4,0.6,0.8]) 但是,我想延长...
我想创建一个接受 n 个输入的张量流层,n-1 是数据点,最后一个是长度为 n-1 的权重向量。然后将每个(n-1 中的 i)数据点乘以 va...
公式 您好,我正在尝试为张量或更准确的多通道图像实现全变分函数。我发现对于上面的总变化(如图),有像这样的源代码......
我有一个 B x M x N 张量 X,并且我有一个 B x 1 张量 Y,它对应于我想要保留的维度 = 1 处的张量 X 的索引。这个切片的简写是什么,这样我就可以避免......
我有一个 Pytorch 张量掩模的尺寸, 火炬.Size([8, 24, 24]) 具有独特的价值观, > torch.unique(掩码, return_counts=True) (张量([0,1,2]),张量([2093,1054,1461])) 我想随机...
我是 Numba 新手,我需要使用 Numba 来加速一些 Pytorch 功能。但我发现即使是一个非常简单的功能也不起作用:( 进口火炬 导入numba @numba.njit() def vec_add_odd_pos(a,...
背景: 我正在开发一个程序,该程序首先沿“列”维度以不同的距离移动张量的不同通道,然后沿 &...
Pytorch:为什么`tensor`变量占用的内存这么小?
在Pytorch 1.0.0中,我发现张量变量占用的内存非常小。我想知道它是如何存储这么多数据的。 这是代码。 a = np.random.randn(1, 1, 128, 256) b = torch.tensor(a, device=to...
为什么 PyTorch 的线性层将权重存储在形状(out、in)中并在前向传递中转置它?
PyTorch 的 Linear 层将权重属性存储在形状中(out_features、in_features)。在前向传播中,执行以下操作: defforward(self, 输入:张量) -> 张量...
我有一个维度为 ([384]) 的一维火炬张量。我想在这个张量的每个奇数索引后面放置零或其他数字,并最终将其维度加倍到 ([768])。 更具体地说,合作...
如何在Pytorch中用scaled_dot_product_attention()替换这个简单的代码?
考虑 Crossformer 中的代码片段: defforward(自身,查询,键,值): B、L、H、E = 查询.形状 _、S、_、D = 值.形状 比例尺 = self.scale 或 1./sqrt(E) 分数 = ...
在像这样的二维张量中 张量([[0.8771, 0.0976, 0.8186], [0.7044, 0.4783, 0.0350], [0.4239, 0.8341, 0.3693], [0.5568, 0.9175, 0.0763], [0.0876, 0.1651, 0.2776]]) 嗬...
坦白说,这与掩蔽时 Numpy 数组维数损失基本上是相同的问题,但针对的是 PyTorch 张量而不是 NumPy 数组。这些问题的解决方案,使用
我在使用特征张量将一个函数传递到另一个函数内时遇到一些麻烦。例如,在 main.cpp 代码中调用 Function1 工作正常,但在 Function2 内部调用则
我想在PyTorch中实现一个多热向量。 创建大小为 len(x) x (multi_hot_num * max_num) 的零张量 然后,对于 'x' 中的每个元素,从 x[i] *
Pytorch 因 CUDA 错误而失败:在 Colab 上触发设备端断言
我正在尝试在启用 GPU 的情况下在 Google Colab 上初始化张量。 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = torch.tensor([1,2], 设备=设备) 但我越来越...
我正在尝试在启用 GPU 的情况下在 Google Colab 上初始化张量。 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = torch.tensor([1,2], 设备=设备) 但我越来越...
如何将给定索引处的一个 pytorch 张量的元素复制到另一个张量中,而无需中间分配或循环
鉴于 进口火炬 a: torch.Tensor b: 火炬.张量 断言 a.shape[1:] == b.shape[1:] idx = torch.randint(b.shape[0], [a.shape[0]]) 我想要做 b[...] = a[idx] 但没有中间缓冲程序...
我最近开始学习如何使用torch,但是当我处理顺序数据时。例如,训练 x(输入)是形状为 ([1, 60, 278]) 的张量,而训练 y (目标...