tensor_shape kwargs tensor torch

转载Pytorch：tensor.mean()和tensor.sum()_三世的博客-CSDN博客 import torch x = torch.arange(24).view(2, 3, 4).float() y = x.mean(0) print("x.shape:", x.shape) pri ......

在執行pytorch代碼的時候，突然看到報錯 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 這說明了 1. 你pytoch确实安装了 2. 你安装的是cpu版本 作为验证，你可以在python编辑器输入下列代码 如果要在无GPU环境中运行， ......

在西方的天际，正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着，太阳的血在云海和太空中弥漫开来，映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。” 一，miniconda下载安装以及注意事项 1，下载 进入官网miniconda 正常选择最新版Miniconda3 Linux 64-bit, jetson选择Minico ......

按照官网步骤安装完torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv等依赖项，也成功安装了torch_geometric，但在导入的时候还是报错： 原因是没有C++环境，在该网址中https://visualstudio.micros ......

torch交叉熵损失 目录torch交叉熵损失熵的理解相对熵交叉熵交叉熵损失函数实现和应用numpy实现pytorch实现torch实现pytorch等价实现参考资料 交叉熵其实就是运用了熵的概念先把模型转化为熵的数值然后用数值去比较模型之间的差异。 熵的理解 熵代表了信息量的多少，或者数据的混乱程 ......

PyTorch提供了多种方法来创建张量。以下是一些常见的创建张量的方式： 创建未初始化的张量 # 创建一个未初始化的5x3张量 x = torch.empty(5, 3) 创建零张量 # 创建一个5x3的零张量 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 创建单位 ......

最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......

一、背景 在使用torch的时候，可以通过bool类型对数组进行检索操作。传统的list或者dict都是使用下标和关键字检索。而在torch中可以使用bool类型进行检索，它的的目标主要是以下功能： 替换torch中的某个值 二、使用 torch在bool检索的情况下就是将为检索位置为True的地方 ......

nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)命令直接随机生成个初始化的词向量矩阵，此时的向量值符合正态分布N(0, ......

1.Anaconda安装 进入清华镜像网下载：清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.通过搜索框找到Anaconda 2.点击archive 3.找到与操作系统匹配以及所需的anaconda版本进行下载 4.另存到D盘 5.双击进行安装 6.配置环境变 ......

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 ......

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 ......

*args--Python可以使用*args传递多个参数，但是不能使用它来传递键值对（字典）参数。 **kwargs--Python另一个名为 **kwargs的参数允许我们将字典类型的键值对参数传递给函数。注：两者均支持可变数量的参数传递。 ......

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 ......

该错误消息表示您正在尝试索引其中只有一项的数组。例如， In [10]: aten = torch.tensor(2) In [11]: aten Out[11]: tensor(2) In [12]: aten[0] IndexError Traceback (most recent call l ......

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]\\ ......