张量torch

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 ......

在用torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank)时，出现 1、ValueError: Error initializing to ......

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 ......

问题：服务器上多块卡，使用其中一张训练的模型，在本地预测的时候报错。 解决：在torch.load中加入map_location，指定一块卡 ......

pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用这个方法去做归一化。下面是一个例子。BN = nn.BatchNorm1d(100)input = torch.randn(20, 100)out ......

1、Conv1d 定义class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 自然语言处理中一个句子序列，一维的，所以使用C ......

确保下方指令运行有效： nvcc --version 进入指定虚拟环境下运行下方指令： conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 参考来源 ......

安装失败 主要原因是 pip源 使用索引为官方 使用清华源 设置如下 pip install -r requirements.txt \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 \ -i https://pypi.tuna.t ......

省流版本 在输出一个张量时，你可以根据张量输出的方括号（[]）的数量来判断张量的维度。每个方括号对应张量的一个维度，张量的维度数就是方括号的数量。 最外面的为第一个维度，往里面依次为第2 3 ... 维度。 例如，如果你看到如下输出： tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 这 ......

写代码的时候想把一个张量\(X\)中的最后一个维度进行类似集合那样的操作，于是网上找到了torch.unique这个方法（官方文档） torch.unique(input, sorted=True, return_inverse=False, return_counts=False, dim=Non ......

在pytorch中torch.tensor与torch.Tensor都可以生成新的张量 torch.Tensor是python类，会调用自己的构造函数，是默认张量类型torch.FloatTensor的别名，所以数据传入时会使用全局默认类型（FloatTensor） 而torch.tensor会根据 ......

检查torch是否是gpu版本 1. 查看PyTorch版本： 打开Python交互式环境，导入torch包，使用命令torch.__version__查看PyTorch版本，如果版本名称中包含“cuda”，则表示是GPU版本。 例如，如果版本名称为“1.7.0+cu101”，则是支持CUDA 10 ......

Tensor的维度转置方法 ​ 在搭建神经网络的时候，经常会遇到需要交换维度的时候，比如将HWCN的Tensor维度顺序变换为NCHW顺序，此时需要用到Tensor的转置方法。 ​ 一般有以下三种方法： 1、numpy.transpose ​ 如果Tensor是由np.Array转换而来，那么可以在 ......

# device_map 以下内容参考 [Huggingface Accelerate文档：超大模型推理方法](https://zhuanlan.zhihu.com/p/606061177) 在 HuggingFace 中有个重要的关键字是 device_map，它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上 ......

**一.打印np数组** ``` import numpy as np arr = np.array([13, 2500]) print(np.shape(arr)) ``` **二.打印tensor张量** ``` import torch arr = torch.Tensor([[1, 2, 3 ......

1.索引的数据类型必须是int，bool，有时候会出现使用float类型去索引，这个时候会报错提示数据格式不对，这个时候需要检查自己的数据类型 2.加入有个a =tensor([1,2,3]), 当a>1,会取索引tensor([1,2]) ，当a<2,会取索引tensor(0),此时的区别就是：当 ......

> 基于`torch.nn`搭建神经网络的基础教程大纲： ## **1. 引言** 在我们开始深入探讨`torch.nn`之前，我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorch有一个整体的了解。 ### 1.1 **为什么选择PyTorch？** - * ......

**1.torch转np** ``` # 创建一个形状为[2, 2, 40, 256]的随机张量 torch_tensor = torch.rand(2, 2, 40, 256) # 将张量转换为NumPy数组 numpy_array = torch_tensor.numpy() ``` **2.n ......

argmax函数参数dim=0表示从列获取最大值索引，dim=1从行获取最大值索引，dim=-1从最后一个维度获取最大值索引[^argmax参考]。 举例 ```python import torch d = torch.tensor([[9,7,6], [4,8,2], [5,10,0]]) pr ......

torch.sum()维度0，1，2。比如现在有$3\times\ 2\times3$的张量，理解为3个$2\times3$的矩阵。当dim=0，1，2时分别在哪个维度上相加[^文艺数学君]？下面是具体的矩阵 $$ [1,2,3]\\ [4,5,6]\\\\ [1,2,3] \\ [4,5,6]\\ ......

已知b = torch.Tensor([[1],[2]])，请问b[1]和b[[1]]的区别 在 PyTorch 中，b[1] 和 b[[1]] 之间有一个微妙的区别，这涉及到张量的索引和切片操作。让我解释一下两者之间的区别： b[1]：这是使用整数索引来获取张量 b 中的元素。由于 b 是一个形状 ......

# 快速解决torch_sparse、torch_scatter安装并正确使用的问题 我们如果直接进行pip install后，会因为pip的机制自动下载最新版本的其他依赖，例如torch等cuda版本。 所以我们需要找到对应自己电脑的cuda版本的模块whl，进行离线安装。 ## 找到对应版本 打 ......

ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six' 由于torch 2.0版本没有这个模块，因此，只需要降低torch版本，就可以解决。 1）新建一个虚拟环境 2）安装低版本torch REF https://blog.csdn.net/wzwddkb ......

# 环境 - NVIDIA-SMI 457.52 - Driver Version: 457.52 - CUDA Version: 11.1 # 安装torch-gpu 1. `conda create -n torch1.9 python=3.8` 2. `pip install torch==1 ......

Calculating Binary Classification Metrics (Accuracy, Recall, Precision, F1, DCG, NDCG, HR, ARHR) for Batched Data using Torch - Input: pred -> [B, N], ......

已知一个torch tensor[2,4,5,6],要取其中对应的索引位置(2,3),怎么操作 你可以使用 PyTorch 的索引操作来从给定的张量中提取特定索引位置的元素。在你提供的示例中，张量是 [2, 4, 5, 6]，你希望提取的索引位置是 (2, 3)。以下是如何进行操作： import ......

因为在 PyTorch 中进行切片操作时，不支持使用 `[:][:2]` 的方式进行多次切片。正确的方式是将两次切片操作合并成一次。在你的代码中，你可能想要对所有的 boxes 进行操作，对每个 box 的前两个元素进行减法操作。 以下是正确的代码示例： ```python import torch ......

## 摘要 张量分解网络（Tensor Decomposition Networks，TDNs）因其固有的紧凑架构而流行。为了给更多的研究人员提供一种灵活的方式来利用TDNs，我们提出了一个名为TedNet的Pytorch工具包。TedNet实现了5种张量分解（即，CANDECOMP/PARAFAC ......

# 原因 跑模型的时候，用的是多卡加载torch.nn.DataParallel(self.model)，测试是用的单卡模糊加载保存的模型权重，很多模型参数都没有加载成功，自然会导致测试效果很差。 # 解决方法 ` # 如果你想要用nn.DataParallel来加载模型 state_dict = ......

要将一个大小为(2, 2)的PyTorch张量和一个大小为(1, 2)的张量拼接在一起，以形成一个新的大小为(3, 2)的张量，你可以使用PyTorch库中的torch.cat()函数。以下是一个示例代码： import torch # 假设你有一个大小为(2, 2)的张量 tensor1 和一个大 ......