tensor
PyTorch项目源码学习(2)——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本:1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分,其中的主要功能如存储,运算由C++和CUDA实现,本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下,从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
AMOS: Enabling Automatic Mapping for Tensor Computations On Spatial Accelerators with Hardware Abstraction
AMOS: Enabling Automatic Mapping for Tensor Computations On Spatial Accelerators with Hardware Abstraction Abstract 为了实现性能提升,硬件专用化是一个趋势。空间硬件加速器利用专门的层次 ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Tensors
https://tensorflow.google.cn/guide/tensor Introduction to Tensors Tensors are multi-dimensional arrays with a uniform type (called a dtype). tf.dtypes ......
特殊的bug:element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
很多帖子都说了,设置requires_grad_()就行。 但是我这次遇到的不一样,设置了都不行。 我是这种情况,在前面设置了torch.no_grad():,又在这个的作用域下进行了requires_grad_(),这是不起作用的。 简单版: with torch.no_grad(): model ......
TensorIR: An Abstraction for Automatic Tensorized Program Optimization
Abstract 在多种多样的设备上部署深度学习模型是一个重要的话题,专用硬件的蓬勃发展引入了一系列加速原语和多维张量计算方法。这些新的加速原语和不断出现的新的机器学习模型,带来了工程上的巨大挑战。本文提出了TensorIR,是为了优化这些有张量计算原语的张量化程序而设计的编译器抽象。TensorI ......
Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning
Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键,但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中,深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
tensor.mean()
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 ......
PyTorch Tensor创建方法
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 ......
如何判断torch中tensor的维度
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 ......
torch.tensor与torch.Tensor区别
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 ......
打印numpy数组和张量tensor的形状
**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 ......
pytorch报错IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python
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 ......
关于 SD异常 NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. 显卡1660ti 6GB
NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or bec ......
讲解pytorch的tensor没有移除某个元素的操作
在 PyTorch 中,要从一个 Tensor 中移除一个元素,您需要使用索引操作来选择保留的元素,然后重新创建一个新的 Tensor。由于 PyTorch 的 Tensor 是不可变的,所以无法直接在原 Tensor 上移除元素。 下面是一个示例,展示了如何从一个 PyTorch Tensor 中 ......
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 ......
Tensor - 简介、创建、操作与运算
## 一、简介 ### 1.1 Variable和Tensor的关系 - `Variable`是`torch.autograd`中的数据类型,用于封装`Tensor`,使其可以进行**自动求导**。 - 0.4.0后`Variable`并入了`Tensor`。 ```python #Variable ......
pytorch-tensor高级OP
Tensor advanced operation ▪ Where ▪ Gather # where 返回的最终的tensor中的每一个值有可能来着A,也有可能来自B。 >torch.where(condition,A,B)->tensor 满足condition条件则该位置为A[..],否则为B[ ......
pytorch-tensor属性统计(norm,max,min...)
statistics ▪ norm (范数) ▪ mean,sum (平均值,求和) ▪ prod (累乘) ▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) # norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: $$||x||_1=\sum_k| ......
pytorch-tensor运算
Math operation ▪ Add/minus/multiply/divide(加减乘除) ▪ Matmul(矩阵相乘) ▪ Pow(次方) ▪ Sqrt/rsqrt(次方根) ▪ Round() # add/minus/multiply/divide 这个使用的时候可以直接使用运算符"+,- ......
创建tensor
# Import from numpy >torch.from_numpy(data) ``` a=np.array([2,3.3]) a #array([2. , 3.3]) torch.from_numpy(a) #tensor([2.0000, 3.3000], dtype=torch.flo ......
【d2l】【常见函数】【12】 torch.tensor.repeat( )
**Repeats this tensor along the specified dimensions.** 参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html ![image](https://img2023 ......
【d2l】【常见函数】【3】 tensor.argmax( )
**从张量的特定维度上取出最大的元素值所对应的索引** ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240132/202307/3240132-20230725171324146-1686065685.png) ![image](https://img202 ......
【d2l】【常见函数】【2】 torch.tensor.to(device)
**指定读取张量的设备,如GPU,CPU** 参考:https://blog.csdn.net/shaopeng568/article/details/95205345 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240132/202307/3240132- ......
Eigen::Tensor实现permute方法
## 需求 使用C++处理`Eigen::Tensor`希望交换指定维度的位置 注意是交换(改变内存顺序)而不是reshape ## 实现 `torch.tensor`中内置了permute方法实现快速交换 `Eigen::Tensor`中实现相同操作需要一点技巧 例如,将一个1x2x3的tenso ......
TVM Tensor Expression
# 使用张量表达式 我们将注意力转向如何使用张量表达式(Tensor Expression)(TE)来定义张量的计算,并应用循环优化。TE用pure的函数语言(每个表达式没有副作用),定义了张量的计算。整体上查看TVM的上下文时,Relay用一系列算子的集合描述了一个计算,其中每个算子都可以使用TE ......
torch.randn(*tensor_shape, **kwargs)
` randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) -> Tensor Returns a tensor filled wi ......
RuntimeError: The size of tensor a (7375) must match the size of tensor b (6776) at non-singleton dimension 0
报错的代码位置: 1. 1 File "F:\recommend experience\doing\modeldemo.py"中的: 2 3 self.user_dgi_feat = self.dgi.encoder(self.user_feat_sp_tensor).detach() 2. Fil ......
深度学习为什么要用 tensor
深度学习中的 tensor 概念是指张量,是一种多维数组。相比于 numpy 中的数组,tensor 具有以下几个优点: 支持 GPU 加速:深度学习中,需要对大量数据进行计算,并且这些计算通常是高度并行化的。使用 tensor 可以方便地将计算放到 GPU 上进行加速,而 numpy 则通常只能在 ......
百度飞桨(PaddlePaddle)- 张量(Tensor)
飞桨 使用张量(Tensor) 来表示神经网络中传递的数据,Tensor 可以理解为多维数组,类似于 Numpy 数组(ndarray) 的概念。与 Numpy 数组相比,Tensor 除了支持运行在 CPU 上,还支持运行在 GPU 及各种 AI 芯片上,以实现计算加速;此外,飞桨基于 Tenso ......