在Pytorch中计算一个特定维度的4D张量的平均值 - 腾讯云开发者社区

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...每批加载多少个样品准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...可以通过获得一批训练图像然后从批处理中获取一个图像 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(nrows=...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

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PyTorch 学习 -1- 张量

本节目录张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制张量几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...在机器学习工作中，我们经常要处理不止一张图片或一篇文档——我们要处理一个集合。...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor...创建张量在接下来的内容中，我们将介绍几种常见的创建tensor的方法。...，如果要计算x+y，那么x中第一行的2个元素被广播 (复制)到了第二行和第三行，⽽y中第⼀列的3个元素被广播(复制)到了第二列。

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PyTorch入门笔记-基本数据类型

[ds2dcgs3x6.png] Python 中的基本数据类型在 PyTorch 中几乎都有对应，只不过 PyTorch 的基本数据类型的名称都是以 Tensor 结尾。...「Tensor 就是张量，张量是一个数据容器，里面包含的数据通常为数值数据，张量是任意维度的推广。」...在深度学习中会经常会遇到不同维度的张量。...不过在介绍深度学习中不同维度张量之前，先来看看在 PyTorch 中查看 tensor 形状以及 tensor 维度的属性和函数：查看 tensor 的形状： tensor.shape：shape 为...1D 张量称为向量，在深度学习中阈值通常为向量的形式，不过在后期计算时阈值的维度会被广播机制进行推广。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

在张量语言（用于描述张量的语言）中，张量将具有三个维度，一个维度表示 colour_channels 、 height 和 width 。...5.1.1标量(scalar) 标量是单个数字，在pytorch中，它是0维张量。...有一个判断维度的小技巧：您可以通过外部方括号 ( [ ) 的数量来判断 PyTorch 中张量的维数，并且只需要计算一侧。 vector 有1个方括号。...、总和等（聚合）首先我们创建一个张量，然后求它的最大值、最小值、平均值和总和。...通过调用 to(device) 将张量（和模型，我们稍后会看到）放置在特定设备上。其中 device 是您希望张量（或模型）前往的目标设备。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

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独家 | 兼顾速度和存储效率的PyTorch性能优化（2022）

除此之外，提速的幅度还取决于计算类型（例如，向前通道或梯度计算）和cuBLAS版本。特别是，如果你在自然语言处理领域工作，应当检查输出的维度（通常是指词汇量大小）。...3070)可以从混合精度中获益更多，因为它们具有张量核架构，这使得他们在性能上具有特殊的优势，完胜CUDA核心。...PyTorch对设置requires_grad=True的操作使用一个中间内存缓冲区。因此，如果已知不需要任何涉及梯度的操作，便可以在推理和验证过程中禁用梯度计算来节省资源。...原始的4D NCHW张量将内存中的每个通道（红色/灰色/蓝色）聚集到一起。...然后，解释了它们的工作原理，对各个方面的工作逐一展开，内容包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推理、特定于cnn的优化和分布式计算。

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PyTorch 最新版发布：API 变动，增加新特征，多项运算和加载速度提升

在稀疏张量上，contiguous 被重命名为 coalesce，coalesce 已经不合适。（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。...增加了 nn.ZeroPad2d 和 nn.ConstantPad2d 增加了 nn.Bilinear，计算 Y = X1 * W * X2 + b 支持所有函数的负维使用维度参数的每个函数也允许采取负维...负维将索引上个维度的张量。例如： ? 这里，由于x具有3维，并且dim = -1，因此最后一个维度，即 dim = 3 被采用来得到平均值。具有维度参数的函数有： ?...一种新的混合矩阵乘法 hspmm，将稀疏矩阵与密集矩阵相乘，并以混合张量的形式（即1个稀疏维度，1个密集维度）返回1个矩阵。几个CPU稀疏函数具有更高效的实现。...通过分治法（sgesdd）在 GPU 上计算 SVD，加速了2~5倍。常用的函数 expand 移到 C，在较小的模型中具有更好的性能。

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优化PyTorch速度和内存效率的技巧汇总

使用PyTorch JIT将点操作融合到单个kernel中点操作包括常见的数学操作，通常是内存受限的。PyTorch JIT会自动将相邻的点操作融合到一个内核中，以保存多次内存读/写操作。...你可以在文档中找到矩阵维数的特定张量核心要求。由于目前PyTorch AMP多使用FP16，而FP16需要8的倍数，所以通常推荐使用8的倍数。...原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。...总结在这篇文章中，我列出了一个清单，并提供了18个PyTorch技巧的代码片段。...然后，我逐一解释了它们在不同方面的工作原理和原因，包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推断、cnn特定的优化和分布式计算。

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keras doc 7 Pooling Connceted Recurrent Embedding Activation

输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量输出...tuple，代表在三个维度上的下采样因子，如取（2，2，2）将使信号在每个维度都变为原来的一半长。...输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量输出...pool_size：长为3的整数tuple，代表在三个维度上的下采样因子，如取（2，2，2）将使信号在每个维度都变为原来的一半长。...输入shape ‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量 ‘tf’模式下，为形如（samples，rows, cols，channels）的4D张量输出

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上交大 LoRA再进化 | 高效微调框架FLoRA，专为各种维度参数空间设计，保持高维参数空间结构完整性！

形式上，给定一个张量，其中是张量的阶数（即维数或模式的数量），Tucker分解将表示为一个核心张量与每个模式上的矩阵的乘积，，其中可以被视为核心张量在第个模式上的维度。...选择维度可以在所需的近似质量和计算效率之间达到平衡，适应手头特定任务的需求。Tucker分解将任意维空间分解为一个核心张量与一组与维度相关的矩阵，而不改变原始结构。...FLoRA将张量视为一个低秩核心空间，其拓扑结构与原始参数空间一致，表示与每个维度相关的权重。然后作者通过常数缩放。在后续的小节中，作者将详细说明其在卷积和线性层中的具体表现。...FLoRA for Convolution Layer 在深度学习中，卷积操作的特点是由一个四维参数空间组成，封装在一个权重张量中，其中/分别表示输入/输出的维度，表示核大小。...这可能表明较大的值可以容纳更多的任务特定信息，因此在冻结权重中更有效地放大任务特定信息。

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NumPy的广播机制

，a2是0维张量，即标量，?...，b1，b2是1维张量，即向量，c1，c2是如下所示的2维张量，即矩阵：?...尽管该技术是为NumPy开发的，但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用，例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...# 最后一维（trailing dimension）不匹配A (2d array): 2 x 1B (3d array): 8 x 4 x 3（倒数第二维不匹配）输出数组的维度是每一个维度的最大值

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【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2.... PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...高维张量【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算【深度学习...】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解 4、张量操作 1....张量修改使用索引和切片进行修改可以使用索引和切片操作来修改张量中的特定元素或子集 import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

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50个超强的Pytorch操作 ! ! !

平均值介绍: torch.mean() 用于计算张量元素的平均值。...简单使用: import torch # 创建一个张量 tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) # 计算张量元素的平均值 mean_result...微调预训练模型介绍: 微调是在预训练模型的基础上继续训练,以适应特定任务的技术。...PyTorch中的自动微分(Autograd) 介绍: PyTorch中的Autograd 模块提供了自动微分的功能,可以方便地计算梯度。...PyTorch中的动态计算图介绍: PyTorch中计算图是动态的,允许根据实际执行情况动态构建计算图。

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Github项目推荐 | tntorch - 使用PyTorch进行张量网络学习

欢迎使用tntorch，一个使用张量网络的PyTorch驱动的建模和学习库。这种网络的独特之处在于它们使用多线性神经单元（而不是非线性激活单元）。...部分支持其他分解，如 INDSCAL, CANDELINC, DEDICOM, PARATUCK2, 和自定义格式例如，以下网络都代表TT和TT-Tucker格式的4D张量（即可以采用 I1 x I2...在tntorch 中，所有张量分解共享相同的接口。...你可以用容易理解的形式处理它们，就像它们是纯NumPy数组或PyTorch张量一样： > import tntorch as tn> t = tn.randn(32, 32, 32, 32, ranks_tt...： > print(t.torch().shape)torch.Size([32, 32, 32, 32]) 由于PyTorch的自动微分，你可以很容易地定义张量上的各种损失函数： def loss(t

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编写高效的PyTorch代码技巧（上）

为了在 PyTorch 中计算导数，首先要创建一个张量，并设置其 requires_grad = True ，然后利用张量运算来定义函数，这里假设 u 是一个二次方的函数，而 g 是一个简单的线性函数，...是一个具体的函数），但这里我们还是采用一个更加通用的方法，可以应用到任何一个可微分的函数，并采用随机梯度下降法，即通过计算 L(w) 对于每个参数 w 的梯度的平均值，然后不断从相反反向移动。...将模型封装为模块在之前的例子中，我们构建模型的方式是直接实现张量间的运算操作。但为了让代码看起来更加有组织，推荐采用 PyTorch 的 modules 模块。...但是存在一种特殊的情况：只有单一维度的时候，PyTorch 会隐式的根据另一个操作数的维度来拓展只有单一维度的操作数张量。...这是因为当两个张量的维度不匹配的时候，PyTorch 会自动将维度低的张量的第一个维度进行拓展，然后在进行元素之间的运算，所以这里会将b 先拓展为 [[1, 2], [1, 2]]，然后 a+b 的结果应该是

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。...PyTorch 中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。作者：Inshal Khan

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Transformers 4.37 中文文档（六十四）

在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。...解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。 YosoModel 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。...在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。用于 BeitModel 输出的类。...width) 的 4D 张量。...在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 BeitModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

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张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）

reduction 操作通常使我们能够计算跨数据结构的累加（总）值。在现在的情况下，我们的结构是张量。...三、指定轴的约减张量为了化简一个关于特定轴的张量，我们使用相同的方法，我们只是传递一个维度参数的值。让我们看看它是如何运作的。...如果我们不指定argmax() 方法的一个轴，它会从平坦张量返回最大值的索引位置，在这个例子中确实是11。现在我们来看看如何处理特定的坐标轴。...---- 访问张量中的元素张量的最后一种常见运算就是从张量中获取数据的能力。让我们看看PyTorch。....], dtype=float32) 当我们计算第一个轴上的平均值时，会返回多个值，我们可以通过将输出张量转换成Python列表或NumPy数组来访问这些数值。

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Transformers 4.37 中文文档（九十二）

在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。...构造函数的modalities参数是一个将模态名称映射到该模态的解码器的字典。该解码器将用于构造该模态的查询。特定于模态的查询使用可训练的特定于模态的参数进行填充，然后沿时间维度连接。...如果为 False，则输入是一个张量，在后处理过程中由modality_sizes切片。 Perceiver 的多模态后处理。可用于将特定于模态的后处理器组合成单个后处理器。...自注意力头部中的注意力权重 softmax 后，用于计算加权平均值。...在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

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【深度学习】Pytorch 教程（十一）：PyTorch数据结构：4、张量操作（2）：索引和切片操作

一、前言本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....高维张量【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算【深度学习...】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解 4、张量操作 1....张量变形【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形 2. 索引在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

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PyTorch 最新版发布：API 变动，增加新特征，多项运算和加载速度提升

优化PyTorch速度和内存效率的技巧汇总

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NumPy的广播机制

【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

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