embedding torch nn
Torch计算指标-ACC、Recall、Precision、NDCG、HR、ARHR
Calculating Binary Classification Metrics (Accuracy, Recall, Precision, F1, DCG, NDCG, HR, ARHR) for Batched Data using Torch - Input: pred -> [B, N], ......
nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict区别
1、nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict 类都继承自 Module 类。 2、各自用法 net = nn.Sequential(nn.Linear(128, 256), nn.ReLU())net = nn.ModuleList([nn.Lin ......
torch基础操作汇总(常更新)
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 ......
GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)
# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型，接下来要扩展到有向，多种边的类型的图上，即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型： + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......
torch tensor,boxes[:][:2] -= boxes[:][:2]/2 报错
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 ......
聊聊Embedding(嵌入向量)
摘要自《深入浅出Embedding》一问。具体详细内容请移步该书。 ## 概述 简单来说，嵌入是用向量表示一个物体，这个物体可以是一个单词、一条语句、一个序列、一件商品、一个动作、一本书、一部电影等，可以说嵌入(Embedding)涉及机器学习、深度学习的绝大部分对象。这些对象是机器学习和深度学习中 ......
Pytorch中使用Embedding报错'IndexError'的解决方法
# 简介 Pytorch中`nn.Embedding`为针对词向量的层，其用来实现词与词向量的映射。其调用形式如下 ```python nn.Embedding( num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: int | None = N ......
模型超参数基本都没改，测试时加载模型报模型结构不匹配，设置模糊加载模型即：model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=Fasle)，但效果出奇的差
# 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 = ......
torch.cat()
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 ......
Query on Embedded/Nested Documents
This page provides examples of query operations on embedded/nested documents using the db.collection.find() method in mongosh. The examples on this pa ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch环境报错——torch.cuda.is_available()显示false——NVIDIA显卡驱动版本过低导致pytorch无法使用cuda
在使用这个HPC平台的时候发现了这么一个问题，那就是编译好的pytorch-cuda和anaconda官方安装的pytorch-cuda均不能调用cuda计算，这个现象十分的诡异，经过长时间的调查发现了问题所在——NVIDIA驱动版本过低。 给出该HPC的显卡驱动版本： ......
【d2l】【常见函数】【20】 torch.bmm( )
**局部矩阵乘法** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html , torch.unsqueeze( )
## torch.squeeze() **压缩大小为1的维度** 参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.squeeze.html  )
**返回一个指定size的张量，元素是0~1之间的随机数** 参考： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.rand.html 
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.repeat_interleave.html 
torch.all() 其中的所有项都为True，返回True，反之，返回False >>> import torch >>> a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> a OUT: t ......
使用nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()调整输出的技巧
前提是没有使用dilation,牢记以下公式：  1.如果想保持张量大小不变，则：kenel_size=3（奇数）， ......
torch的flatten函数
python：flatten()参数详解 这篇博客主要写flatten（）作用，及其参数的含义 flatten()是对多维数据的降维函数。 flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。 python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开 ......
【d2l】【常见函数】【15】 nn.init.xavier_uniform_
**Xavier是一种很好的参数初始化方法** ## 参考1：https://pytorch.org/docs/stable/nn.init.html 
**只对输入的张量的最后一个维度做全连接** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html ## 问题来源 
**Repeats this tensor along the specified dimensions.** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html 
**门控循环神经网络的API** ## 问题来源 【动手学深度学习】【9.7 序列到序列学习】  这个output ......
【d2l】【常见函数】【9】 nn.Embedding()
**将输入的序列转换词向量** 转载：https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890 ,本帖仅用于学习，**请给原博主点赞** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html ## ......
nn.MaxPool2d()、transpose().contiguous()、view()说明
**1.nn.MaxPool2d()** 和nn.Conv2D()基本一样，但是stride默认值是kernel_size。 **2.transpose().contiguous()、view()** contiguous一般与transpose，permute，view搭配使用：使用transpo ......
nn.Conv2d()参数说明、输入输出
**1.参数说明**  2.输入输出参数计算 
**指定读取张量的设备，如GPU，CPU** 参考：https://blog.csdn.net/shaopeng568/article/details/95205345  technique that converts text into numerical vectors. Embeddings capture s ......