张量 标量 向量pytorch

10.5. 多头注意力 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) Multi-Head Attention | 算法 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 代码实现 x[1,4,2] 1几个样本（句子） 4 预测步长（4个单词） 2每个单词的编码后特征长度 ......

10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......

本文将回顾 Elasticsearch 向量检索的发展历史，重点介绍各个阶段的特点和进展。以史为鉴，方便大家建立起 Elasticsearch 向量检索的全量认知。 ......

文本张量（Text Tensor） 是一种将文本数据表示为多维数组（张量）的数据结构。文本张量通常用于深度学习和神经网络模型中，以便将文本数据传递给这些模型进行训练或推断。文本数据的维度通常包括以下方面： 词汇表：文本张量的一个重要维度是词汇表大小，即语料库中唯一单词的数量。这通常是一个整数值，表示 ......

计算机科学的观点是向量是数字的有序列表 向量维度是指一个向量中包含的元素数量，也可以称为向量的长度。在数学和线性代数中，向量通常表示为一列数字，这些数字按照顺序排列。向量的维度可以是任意整数值，包括零（零向量），正整数（一维、二维、三维等），甚至更高维度。 例如，以下是不同维度的向量示例： 一维向量 ......

词向量（Word Vectors），也被称为词嵌入（Word Embeddings） 是自然语言处理（NLP）领域的重要概念之一。它们是一种将单词映射到连续向量空间的技术，使计算机能够更好地理解和处理文本数据。词向量的主要思想是 将单词的语义信息编码成连续的实数向量，使相似的词在向量空间中距离较近， ......

概念介绍（基础） 练习* 用其他形状（例如三维张量）替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同？ a = torch.arange(20).reshape((5,1,4)) b = torch.arange(48).reshape((6,2,4)) (a+b).shape Runtime ......

恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......

目录方阵的特征值与特征向量特征方程特征子空间小结参考 方阵的特征值与特征向量 特征方程 定义：设\(A=\begin{bmatrix}a_{ij}\end{bmatrix}\)是n阶方阵，若有λ和非零向量x，使得 \[\tag{1} Ax=λx \]成立，则称λ为方阵A的特征值，非零向量x为A的属于 ......

为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......

本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......

为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......

循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......

Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。 通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。 Elasticsearch 作为一款流行的开源搜索引擎，其在 ......

PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 ......

前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......

测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......

机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......

之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......

Elasticsearch Relevance Engine 为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解] 今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站 ......

在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图 ......

转置是一个数学和线性代数中的概念，通常用于矩阵或向量。它是一种操作，通过这种操作可以改变矩阵或向量的行和列的顺序，即将矩阵的行变成列，列变成行，而不改变矩阵中的元素的值。转置操作通常用一个上标T来表示，放在矩阵或向量的右上角。 对于一个矩阵 A，其转置记作 A^T。转置操作的定义如下： 如果 A 是 ......

将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......

#include <vector> #include <iostream> #include <CGAL/Exact_predicates_exact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Ray_2.h> #include <CGAL/Polygon_2.h ......

解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......

1、张量支持的数据类型 （1）获取/设置Pytorch默认的张量类型 import torch # 2、张量Tensor # 2.1、获取/设置Pytorch的默认类型 def DefaultType_func(): dtype=torch.tensor([1,2,3.4]).dtype print ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......

ref: https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/130788437 import torch import torch.quantization class M(torch.nn.Module): def __init__(self): super ......

conda常用指令 激活以及退出当前虚拟环境 conda activate xxx conda deactivate 创建以及删除 conda create -n xxx python=3.8 conda remove -n xxx 查看当前虚拟环境有哪些 conda info --envs 查看当 ......

qdrant官网：https://qdrant.tech/documentation/overview/ 两个步骤： 1、文本进行向量化 2、连接qdrant进行存储 步骤一：文本向量化 文本向量化可以借助很多现有模型，个人使用bge-large-zh from sentence_transform ......