文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...我们将 HxW 粗略地称为张量的“形状”或“空间维度”。 在 pytorch 和许多其他深度学习库的标准术语中，“重塑”不会改变张量中元素的总数。...张量重塑可以通过与W的左乘来实现。 我们在上面隐式假设特征通道维度C=1，张量格式为HWxC，忽略batch维度。这样我们就可以乘以 Input 左边的 W 矩阵来改变空间形状。...对于交叉注意力模块，在上面的等式中，K和V是线性投影的输入X，Q是线性投影的输出查询Ø。输出查询 Ø 与输出 O 具有相同的空间形状。Q、K 和 V 具有以下形状。...为了重塑输入张量，必须使用具有不同形状（所需输出形状）的输出查询。 与 MLP 相比，我们有非常相似的公式，都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是，有两个不同之处。

2.2K30

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

新矩阵元素定义为矩阵A、B对应元素的乘积 (A * B)ij = aij.bij 1.3 tf.matmul 此函数是：将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...相乘后，除后两维之外的维度不变，后两维变成（i，k），如（…，i，j）*（…，j，k）= （…，i，k），对应本例相乘结果是 （2，2，2）。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...： 两个张量的 trailing dimension（从后往前算起的维度）的轴长相等； 或 其中一个的长度为1； 即，如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度) 的 轴长度相符或其中一方的长度为1，...广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行。 广播机制允许我们在隐式情况下进行填充（tile），而这可以使得我们的代码更加简洁，并且更有效率地利用内存，因为我们不需要另外储存填充操作的结果。

1.7K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    如何连接两个二维数字NumPy数组？

    方法 1：使用 np.concatenate（） np.concatenate（） 函数将数组序列作为其第一个参数，该参数可以是元组、列表或任何包含要连接的数组的可迭代对象。...请注意，我们指定 axis=1 来水平连接数组，并且生成的串联数组与输入数组具有相同的行数。...生成的串联数组 arr3 包含来自 arr1 和 arr2 的所有元素，这些元素垂直排列。请注意，我们指定 axis=0 来垂直连接数组，并且生成的串联数组具有与输入数组相同的列数。...结果数组的形状为 （m+n， k），其中 m 和 n 是输入数组中的行数，k 是列数。...结果数组的形状为 （m， n+p），其中 m 是输入数组中的行数，n 和 p 分别是第一个和第二个数组中的列数。

    21130

    Theano 中文文档 0.9 - 7.2.3 Theano中的导数

    注意 T.grad的第二个参数可以是一个列表，在这种情况下，输出也是一个列表。两个列表中的顺序很重要：输出列表的元素i是T.grad第一个参数相对于第二个参数列表中的第i元素的梯度。...注意 v是求值的关键点，其在L操作和R操作中不同。对于L操作符，这个求值的关键点需要具有与输出相同的形状，而对于R操作符，该点应具有与输入相同的形状参数。此外，这两个操作的结果不同。...L操作符的结果与输入参数具有相同的形状，而R操作符的结果具有与输出相似的形状。 支持R操作的操作的列表。 R操作符 R操作符用于求值Jacobian和向量之间的乘积，即。...注意 v是求值的关键点，其在L操作和R操作中不同。对于L操作符，这个求值的关键点需要具有与输出相同的形状，而对于R操作符，该点应具有与输入相同的形状参数。此外，这两个操作的结果不同。...L操作符的结果与输入参数具有相同的形状，而R操作符的结果具有与输出相似的形状。 支持R操作的操作的列表。

    62130

    基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

    打印原始数组的第二个元素（索引为 (0, 1)） print(a[0, 1]) # 打印 "2" # 修改子数组的第一个元素（实际上是修改原始数组的第二个元素） b[0, 0] = 77...要计算向量的内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵，使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块中的函数使用，也可以作为数组对象的实例方法使用。...广播之后，每个数组的行为就像其形状是两个输入数组形状的逐元素最大值。 在任何维度上，如果一个数组的大小为1而另一个数组的大小大于1，则第一个数组的行为就像它沿着那个维度被复制。...# 图像的形状是(400, 248, 3)；将它乘以形状为(3,)的数组[1, 0.95, 0.9]； # numpy的广播意味着这将保持红色通道不变， # 并将绿色和蓝色通道分别乘以0.95和0.9。...# 图像的形状是(400, 248, 3)；将它乘以形状为(3,)的数组[1, 0.95, 0.9]； # numpy的广播意味着这将保持红色通道不变， # 并将绿色和蓝色通道分别乘以0.95和0.9。

    71910

    Python：Numpy详解

    , order=‘C’)  arr：要修改形状的数组newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序...需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。  此外 Numpy 也包含了其他重要的算术函数。 ...numpy.power() numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。 ...因此，差的平方是 [2.25,0.25,0.25,2.25]，并且其平均值的平方根除以 4，即 sqrt(5/4) ，结果为 1.1180339887498949。 ...，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和： dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k

    3.6K00

    tf.Variable

    该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...索引的最内层维度(长度为K)对应于沿着self的第K个维度的元素索引(如果K = P)或切片索引(如果K 1+P-K阶张量，形状为:[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为:[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为：[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8

    2.8K40

    卷积神经网络究竟做了什么？

    它们都是张量的变体形式，我可以稍微讨论一下： 张量 就我们的目的而言，张量是一个多维数组，矢量和矩阵是其中的特殊情况。张量具有形状（我们先不用维度的概念）。...C++的浮点数向量是1阶张量，其形状是一个值的列表，即向量中元素的数量。 矢量{1.0,2.0,3.0}的形状为3。 单个数字也可以被认为是0阶张量，其形状为[]。...在我们的网络中传递的所有值都是各种形状的张量。例如，彩色图像将被表示为等级3的张量，因为它具有高度，宽度和多个颜色通道（channel）。...专业的C ++框架不是这样做的 - 它们通常将张量存储为单个大数组中的张量，知道如何进行索引。 有了这样的设计，所有张量将具有相同的C ++类型，而不管它们的阶如何。 张量指数的排序存在一个问题。...只有全部硬软件和数据集全部一样的情况下，同样的模型才能产生同样的结果。如果你用不同的库或框架，就算模型是一样的，结果可能只是相近或者有可能是错误的。

    2.5K80

    从零开始学Pytorch（七）之卷积神经网络基础

    图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。...p_w 列，则输出形状为： 我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如 3 \times 3 ， 5 \times 5 的卷积核，对于高度（或宽度）为大小为 2 k + 1 的核，令步幅为1，在高（...对于输出通道的卷积核，我们提供这样一种理解，一个 c_i \times k_h \times k_w 的核数组可以提取某种局部特征，但是输入可能具有相当丰富的特征，我们需要有多个这样的 c_i \times...输入和输出具有相同的高和宽 1 \times 1 卷积核可在不改变高宽的情况下，调整通道数。 1 \times 1 卷积核不识别高和宽维度上相邻元素构成的模式，其主要计算发生在通道维上。...同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值，该运算也分别叫做最大池化或平均池化。

    78220

    【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

    在代码中，我们通过张量的索引来访问任一元素。 x[3] 长度、维度和形状   向量只是一个数字数组，就像每个数组都有一个长度一样，每个向量也是如此。...为了清楚起见，我们在此明确一下：向量或轴的维度被用来表示向量或轴的长度，即向量或轴的元素数量。然而，张量的维度用来表示张量具有的轴数。在这个意义上，张量的某个轴的维数就是这个轴的长度。...例如，从按元素操作的定义中可以注意到，任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样，给定具有相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。...bmatrix}\tag{4} A * B   将张量乘以或加上一个标量不会改变张量的形状，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘。...A.sum(axis=[0, 1]) # 结果和A.sum()相同   一个与求和相关的量是平均值（mean或average）。我们通过将总和除以元素总数来计算平均值。

    7700

    困扰数学界80多年的单位猜想，被一位博士后推翻了

    1 什么是“单位猜想” 1940年，一位名叫Graham Higman的数学家在其博士论文中提出了一个大胆的猜想：在所有群代数中，只有一个项的元素（例如7a或8b）具有乘法逆元，但是具有多个项（例如r...+ 2或3r-5s）的和永远不会具有乘法逆元。...大约一个世纪以前，群论学家提出疑问：如果我们要以矩阵形式表示群元素，为什么不将矩阵的某些特殊属性封装在原始群的代数结构中呢？更重要的是，为什么不考虑将群元素相加或将它们与某个数组的系数相乘呢？...该群仅包含两个元素：一是保持不变的操作（记为“ 1”），二是相对于中心垂直轴的反射（记为r）。经两次反射，“A”的每个点将还原到原始位置。因此，在群乘法中，r乘以r等于1。...这种关系会导致群代数中出现各种意外的结果，例如，如果将r + 2乘以- r / 3 + 2/3，几乎所有项都会被抵消，剩下的只有1。

    66820

    使用 SVG 和 JS 创建一个由星形变心形的动画

    想法 两个形状都是使用五条 三次 Bézier 曲线 创建的。下面的交互式演示显示了各个曲线和这些曲线连接的点。单击任何曲线或点都会高亮显示，与它对应的另一个形状的曲线/点也会高亮显示。...这意味着我们不需要写太多的标签： 使用 JavaScript 的话, 我们先要获取 SVG 元素和 path 元素（这是星形到心形来回切换的形状...我们在 SVG 元素上添加了 viewBox 属性，这样可以保证沿两轴方向尺寸相等并且 (0,0) 点位于视图中心。...我们从第一个点开始，跳过圆上的相邻点与第二个点连接（这就是符号中的 2；1 表示五边形，也就是不跳过任何点，与第一个点连接）。以此类推，圆上的点依次相隔连接。...在 _SHAPE 元素上添加一个 'click' 事件监听器并编写这个状态下的代码，我们改变了方向变量 (dir) 以及形状的属性，这样就可以实现从金星变红心或者红心变金星： let dir = -1;

    4.8K51

    盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

    1.1 爱因斯坦标记法 以下是一个矩阵相乘的具体例子，我们都知道结果矩阵第 2 行第 1 列的元素 4 是由“第一个矩阵第 2 行的元素”依次乘以“第二个矩阵第 1 列的元素”再加总，即 4 = 2*0...根据结果也可以把 "ij,kl->ijkl" 理解成 A 的每一个元素乘以 B。 用下面的代码得到的结果和 einsum('ij,kl->ijkl', A, B) 一致。...字符串 "ijk,jil->kl" 将 A 切片轴 0-1 得到一个形状为 (3, 4) 的二维矩阵，比如 a；将 B 切片轴 0-1 得到一个形状为 (4, 3) 的二维矩阵，比如 b；然后用 a 乘以...然后用 a 乘以 b 的转置并对所有元素求和。...，在本例中： 指标 q 对应维度中的元素个数为 10 指标 k 对应维度中的元素个数为 10 最后 A 的形状为 (8, 5)，结果合理，因为用字符串 "bo" 来描述 A， 指标 b 对应维度中的元素个数为

    2K20

    深度学习之卷积神经网络

    ； 特征图与感受野 特征图：二维卷积层输出的二维数组可看做是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征； 感受野：影响元素x的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做x的感受野receptive...Y # 输入 X = nd.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 核 K = nd.array([[0, 1], [2, 3]]) # 二维互相关运算结果...( 常为0元素)； 若在高的两侧一共填充ph行，在宽的两侧一共填充pw列，则输出形状为： (nh - kh + ph + 1) x (nw - kw + pw + 1)； 步幅stride 指卷积窗口从输入数组的最左上方开始...(Y.shape[2:]) # 排除不关心的前两维：批量和通道 # 注意这里是两侧分别填充1行或列，所以在两侧一共填充2行或列 conv2d = nn.Conv2D(1, kernel_size=...: # 先沿X和K的第0维遍历，然后使用*将结果列表变成add_n函数的位置参数 # （positional argument）来进行相加 return nd.add_n(*[d2l.corr2d

    73020

    NumPy基础

    如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。 ...比较  比较运算通用函数适用任意形状、大小的数组。结果输出为布尔数组。 ...ind = [3, 7, 4] x[ind] # 利用花哨索引使结果的形状与索引数组形状一致，而不是与被索引数组形状一致 ind = np.array([[3, 7], [4, 5]]) x[ind]...x[i]     #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组的行或列排序（将行或列作为独立数组，行列值之间的关系将丢失） np.sort(X, axis=0)     #对X的每一列排序 np.sort...np.partition函数的输入是数组和数字K，输出一个新数组，最左边K个数是最小的K个值，往右是原始数组剩下的值，在这两个分隔区间中元素都是任意排列的。

    1.3K30

    【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.add函数

    大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。 而大数据分析的基础是学好编程语言。...subok=True[, signature, extobj]) 常用参数详解： x1：第一个输入数组。...x2：第二个输入数组。这两个数组应具有兼容的形状，或者可以广播到相同的形状。 out：可选参数，用于指定输出数组的位置。如果提供，则将结果存储在该数组中，而不是创建新数组。...三、add函数实例 1 简单数组相加 首先导入numpy库，然后用np.add函数将两个数组中的元素分别相加，具体代码如下： 2 广播不同形状的数组 接着对形状不同的数组应用add函数广播求和..., 5, -9]]) date2 = pd.DataFrame([[2, 1, 2], [2, 5, -9]]) np.add(date1, date2) 得到结果： 可以发现add函数的作用也是把数据框对应元素相加

    86710

    python数据分析之numpy详细学习笔记

    ：创建一个对角线为1的二维数组 N：为输出的行数 M：为输出的列数，默认与N相同 K：可以理解为数值为1的对角线的偏移量，k为正，则向右移动，为负，则向左移动 3、np.zeros() zeros()：...创建一个用指定形状用0填充的数组。...代表与c语言类似，行优先；F代表列优先 4、np.ones() ones()：将创建一个用指定形状用1填充的数组 与ones用法类似 5、np.arrange() arrange()：创建一具有有规律递增值的数组...6、np.linspace() linspace()：将创建具有指定数量元素的数组，并在指定的开始值和结束值之间平均间隔。...----- [False True True True False] 4、reshape：更改数组形状 # 将一行四列的数组改为两行两列的数组 print(a.reshape(2, 2)) 输出：

    87130

    Python数据分析作业一：NumPy库的使用

    输出结果： array([32, 75, 60, 92, 60, 66, 91, 81, 90, 58, 44, 93]) 3、输出上述数组r1的形状、维数和元素个数 print("数组r1的形状是{}...、维数是{}，元素个数是{}".format(r1.shape,r1.ndim,r1.size)) 输出结果： 数组r1的形状是(12,)、维数是1，元素个数是12 4、输出该r1数组的平均值和最大值的位置...np.where(r1 >= 90)返回一个元组，其中第一个数组是符合条件的元素所在的行的索引，第二个数组是符合条件的元素所在的列的索引。...=True)计算了数组r1每行的平均值，并且保持维度一致，即使是在一维数组中也会以列向量形式输出。...输出结果： array([ 4, 16, 64, 256]) 17、产生5行3列的标准正态分布数组r4，并且其中的每个元素保留2位小数 r4 = np.round(np.random.randn(

    2600
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券