将稀疏IndexedSlices转换为稠密张量 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

tf.Variable

这个构造函数创建一个变量Op和一个赋值Op来将变量设置为其初始值。参数：initial_value:张量，或可转换为张量的Python对象，它是变量的初值。...dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...adjoint_a:如果是真的，a是共轭和转置之前的乘法。adjoint_b:如果为真，b是共轭和转置之前的乘法。a_is_疏:如果为真，则将a视为一个稀疏矩阵。...adjoint_a:如果是真的，a是共轭和转置之前的乘法。adjoint_b:如果为真，b是共轭和转置之前的乘法。a_is_疏:如果为真，则将a视为一个稀疏矩阵。...to_prototo_proto(export_scope=None)将变量转换为VariableDef协议缓冲区。参数：export_scope:可选的字符串。名称要删除的范围。

3.4K4 0

tf.sparse

1、类class SparseTensor：表示一个稀疏张量。张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。....): 从稀疏和稠密张量列表生成散列稀疏交叉。expand_dims(...): 将维数1插入张量的形状中。eye(...): 创建一个沿着对角线的二维稀疏张量。....): 将softmax应用于一个批处理的N-D稀疏张量。sparse_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。to_indicator(...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。....): 转置一个SparseTensor。

2.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

将tensor转换为图像_tensor转int

将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

21K2 0

tf.compat

class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。....): 将值转换为稀疏张量或张量。cos(...): 计算cosx元素。cosh(...): 计算x元素的双曲余弦。count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。sparse_tensor_to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。....): 将稀疏表示转换为稠密张量。(弃用)sparse_to_indicator(...): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。....): 将张量强制转换为float64类型。(弃用)to_float(...): 将张量强制转换为float32类型。(弃用)to_int32(...): 将张量转换为int32类型。

6.4K3 0

java map 转string_java-将Map 转换为Map

java-将Map 转换为Map 如何将Map转换为Map？...String) entry.getValue()替换为entry.getValue().toString()。...:) 尝试将狭窄的泛型类型转换为更广泛的泛型类型意味着您一开始使用的是错误的类型。打个比方：假设您有一个程序可以进行大量的文本处理。假设您使用Objects(!!)...valueTransformer) 在哪里 MapUtils.transformedMap(java.util.Map map, keyTransformer, valueTransformer) 仅将新条目转换为您的地图...转换为Map的方法。

19.1K3 0

PyTorch 1.0 中文文档：torch.sparse

Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量，这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。...一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造(从这些张量是无法推导出来的!)...假设我们要定义一个稀疏张量，它的分量3在(0,2)处，分量4在(1,0)处，分量5在(1,2)处，然后我们可以这样写 >>> i = torch.LongTensor([[0, 1, 1], [2,...如果你想这样写你的指标，你应该在把它们传递给稀疏构造函数之前进行转置: >>> i = torch.LongTensor([[0, 2], [1, 0], [1, 2]]) >>> v = torch.FloatTensor...torch.sparse.FloatTensor(i.t(), v, torch.Size([2,3])).to_dense() 0 0 3 4 0 5 [torch.FloatTensor of size 2x3] 也可以构造混合稀疏张量

4323 0

tf.SparseTensor

tf.SparseTensor 函数SparseTensor 类定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.参见指南：稀疏张量>稀疏张量表示代表稀疏张量....TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...例如：稀疏张量表示：SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])表示稠密张量：[[1, 0, 0,...和dense_shape张量的Graph.indices 表示稠密张量中非零值的指标....3、__mul____mul__( sp_x, y)按Component-wise方式将SparseTensor乘以一个稠密的张量。

2.4K2 0

tf.io

decode_bmp():将bmp编码的图像的第一帧解码为uint8张量。decode_compressed():减压字符串。decode_csv():将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。...decode_jpeg():将jpeg编码的图像解码为uint8张量。decode_json_example():将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。...serialize_many_():将N-minibatch sparse张量序列化为[N, 3]张量。serialize_():将稀疏张量序列化为一个3向量(1-D张量)对象。...serialize_张量():将张量转换为序列化的张量。tf_record_iterator():从TFRecords文件中读取记录的迭代器。...返回值：一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值。

3.2K2 0

java将字符串转换为json对象的方法_java jsonobject转string

如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

33.4K2 0

将字符串转换为date类型_java字符串转date类型

1、将字符串转换成Date类型 //字符串转Date类型 String time = "2020-02-02 02:02:02"; SimpleDateFormat...:02 CST 2020 } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } 2、将Date...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

21.4K1 0

Google AI与Deepmind强强联合，推出新工具加速神经网络稀疏化进程

图：针对Google Meet背景功能，稠密（左）和稀疏（右）模型处理时间的对比。下文主要提供了稀疏神经网络的技术部分的概述，并对研究人员如何创建自己的稀疏模型问题提供了一些启发。...主要包括：将一个神经网络稀疏化训练稀疏神经网络实际应用将一个神经网络稀疏化许多现代深度学习架构，如MobileNet和EfficientNetLite，主要是由具有小卷积核的深度卷积和从输入图像线性组合特征的...训练稀疏神经网络指南为了创建稀疏神经网络，这个版本包含的指南建议从稠密版本开始，然后在训练过程中逐渐将其权重的一部分设置为零——这个过程叫做剪枝。...得到的稀疏模型可以有效地存储在压缩格式中，与稠密模型相比，压缩格式的大小减少了1 / 2。稀疏网络的质量受几个超参数的影响，包括训练时间、学习速率和剪枝计划。...此外，网络的稀疏程度影响着推理的速度和质量—— 从一个固定容量的稠密网络开始，Google研究者发现，即使在30%的稀疏度下，性能也会有适度的提高。

1.2K3 0

大模型-混合专家系统MoE介绍

MoE定义将传统 Transformer 模型中的每个前馈网络(FFN) 层替换为MoE层，就构成了混合专家系统，其中MoE 层由两个核心部分组成：一个门控网络和若干数量的专家系统。...MoE系统具备的稀疏性，使得模型在训练和推理时，使用少量的计算资源，就可以完整摸型计算，而效果与稠密模型持平。...这里利用了blocked compressed sparse对行列访问速度和转置操作做了优化。详细的过程可以参考下，Megablocks[2]。...• 稀疏VS稠密，如何选择? 稀疏混合专家模型适用于拥有多台机器且要求高吞吐量的场景。...在固定的预训练计算资源下，稀疏模型往往能够实现更优的效果，相反，在显存较少且吞吐量要求不高的场景，稠密模型则是更合适的选择。 • 阻碍MoE模型大规模流行的原因有那些?

1451 0

LLM系列（三)：核心技术之架构模式

其基本构成模块包括： • 输入/输出嵌入与位置编码（Input/Output Embeddings & Positional Encoding）：这是将文本（单词或子词）转换为模型能够理解的数值向量（嵌入...1.2 规模化的困境：高昂的推理成本与横向扩展挑战这部分将直接回应一个核心问题：为什么稠密模型推理成本高，且难以进行横向扩展？...• 张量并行（Tensor Parallelism, TP）：将单个层内部的巨大权重矩阵（例如 FFN 或注意力中的线性层）沿特定维度切分到不同的 GPU 上。...张量并行在每次计算后都需要进行 AllReduce 这样的集合通信操作，以确保所有 GPU 上的张量分片能够同步并合并成完整的结果。...2.2 稀疏性的经济学：解构更低的计算成本这部分将详细解释为什么 MoE 架构在计算上更“便宜”。

7872 1

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论，特别是在解释为什么将decoder-only的大型语言模型（LLM）转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

3.9K1 0

稀疏矩阵的压缩存储与高效运算

本文将系统地介绍稀疏矩阵的压缩存储方式，并结合代码实例，探讨其在高效运算中的应用策略。一、稀疏矩阵概述在实际工程和科研中，我们常会遇到这样一种矩阵：大多数元素为零，仅有极少数的非零元素。...避免稠密还原：.toarray() 会转成普通矩阵，仅调试时使用。批处理操作：多个稀疏矩阵运算时，应使用统一格式，避免频繁转换。...PyTorch Sparse深度学习框架中的稀疏张量支持稀疏神经网络、图神经网络 cuSPARSE NVIDIA 提供的 GPU 稀疏矩阵库高性能计算、深度学习推理...八、性能评估：稀疏 vs 稠密以一个 10000x10000 的稀疏矩阵（仅含 0.01% 非零元素）为例，我们比较其在不同存储方式下的运算时间与内存消耗。...稀疏张量处理器（STP）：正在成为下一代 AI 加速器的研究方向，专为稀疏计算优化。稀疏计算正在从“节省内存”的工程技巧，逐步走向“算力爆发”的核心技术。

1.9K1 0

昇思25天学习打卡营第二天|张量

张量的属性包括形状、数据类型、转置张量、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...张量之间有很多运算，包括算术、线性代数、矩阵处理（转置、标引、切片）、采样等，张量运算和NumPy的使用方式类似，下面介绍其中几种操作。...Tensor转换为NumPy 与张量创建相同，使用 Tensor.asnumpy() 将Tensor变量转换为NumPy变量。...NumPy转换为Tensor 使用Tensor()将NumPy变量转换为Tensor变量。...两者都可以轻松地将NumPy数组转换为各自的张量格式，并提供了与NumPy相似的操作接口。然而，MindSpore在处理大规模数据时可能会显示出更高的效率，特别是当利用其稀疏张量结构时。

4851 0

tf.parse_single_example

类似parse_example，除了:对于稠密张量，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。...对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。...参数:serialized: 一个标量字符串张量，一个序列化的例子。有关详细信息，请参见_parse_single_example_raw文档。...features: dict将特性键映射到FixedLenFeature或VarLenFeature值。name: 此操作的名称(可选)。...example_names: (可选)标量字符串张量，关联的名称。返回值:一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值。

1.8K1 0

tf.io.parse_single_example()

tf.io.parse_single_example( serialized, features, name=None, example_names=None)类似parse_example，除了：对于稠密张量...对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。...参数：serialized:一个标量字符串张量，一个序列化的例子。...有关详细信息，请参见_parse_single_example_raw文档features:dict将特性键映射到FixedLenFeature或VarLenFeature值name:此操作的名称(可选...有关详细信息，请参见_parse_single_example_raw文档返回值：一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值可能产生的异常：ValueError: if any feature is invalid

2.4K2 0

tf.while_loop

稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...这意味着稀疏张量的三个张量的形状是([None]， [None, r]， [r])。注意:这里的形状不变量是SparseTensor.dense_shape属性的形状。它一定是向量的形状。...当swap_memory标志为true时，我们将这些张量从GPU交换到CPU。例如，这允许我们用很长的序列和大量训练RNN模型。参数：cond:表示循环终止条件的可调用的。...name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。返回值具有与loop_vars相同的结构。...因此,如果我们只是想要计数器的最终值(我们在行打印上打印(sess.run(i)),那么x将永远不会递增,但是计数器将在一个线程上更新。

3.2K4 0

深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer

本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。本文是系列第七篇，看看 Horovod 如何与 TensorFlow 融合。...# 如果是IndexedSlices，则转换为张量 if self.sparse_as_dense and isinstance(grad, tf.IndexedSlices...如果是 Tensor 类型，则需要调用_allreduce方法处理：先求张量的和，再取平均。...tensor.dtype) tensor_compressed, ctx = compression.compress(tensor) # 定义了一个sum/压缩操作: 将某张量和其他所有...common::CheckInitialized()), done); ... // 省略一些变量验证，初始化代码 // 将张量的

1.7K1 0

点击加载更多

tf.Variable

tf.sparse

将tensor转换为图像_tensor转int

tf.compat

java map 转string_java-将Map 转换为Map

PyTorch 1.0 中文文档：torch.sparse

tf.SparseTensor

tf.io

java将字符串转换为json对象的方法_java jsonobject转string

将字符串转换为date类型_java字符串转date类型

Google AI与Deepmind强强联合，推出新工具加速神经网络稀疏化进程

大模型-混合专家系统MoE介绍

LLM系列（三)：核心技术之架构模式

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

稀疏矩阵的压缩存储与高效运算

昇思25天学习打卡营第二天|张量

tf.parse_single_example

tf.io.parse_single_example()

tf.while_loop

深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐