首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

形状'[-1,2,4,28]‘对于大小为768的输入无效

对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]',它表示一个四维张量,其中第一个维度的大小为-1,第二个维度的大小为2,第三个维度的大小为4,第四个维度的大小为28。这种形状对于大小为768的输入是无效的。

在深度学习中,输入数据的形状对于模型的训练和推理非常重要。形状定义了张量的维度和大小,它决定了数据在网络中的流动方式和计算过程中的维度匹配。在给定的形状中,-1表示该维度的大小将根据其他维度的大小和总元素数来自动计算。

对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]',我们无法确定第一个维度的大小,因为它被设置为-1。在这种情况下,我们需要根据输入数据的大小和其他维度的大小来计算第一个维度的大小。然而,由于没有提供输入数据的大小,我们无法计算出第一个维度的大小。

对于大小为768的输入,我们需要根据具体情况来确定正确的形状。如果我们知道输入数据的维度和大小,我们可以根据需要调整形状。例如,如果输入数据是一个一维向量,我们可以将形状设置为[768];如果输入数据是一个二维矩阵,我们可以将形状设置为[32, 24]等等。

总之,对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]',它对于大小为768的输入是无效的,因为我们无法确定第一个维度的大小。我们需要根据具体情况来确定正确的形状,并根据需要调整形状以适应输入数据的维度和大小。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【pytorch】改造resnet全卷积神经网络以适应不同大小输入

为什么resnet输入是一定? 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入图像大小必须是固定输入固定大小有什么局限性?...原始resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224大小,但这么做会有一些局限性: (1)当目标对象占据图像中位置很小时,对图像进行缩放将导致图像中对象进一步缩小,图像可能不会正确被分类...(2)当图像不是正方形或对象不位于图像中心处,缩放将导致图像变形 (3)如果使用滑动窗口法去寻找目标对象,这种操作是昂贵 如何修改resnet使其适应不同大小输入?...图像大小:(387, 1024, 3)。而且目标对象骆驼是位于图像右下角。 我们就以这张图片看一下是怎么使用。...在数据增强时,并没有将图像重新调整大小。用opencv读取图片格式BGR,我们需要将其转换为pytorch格式:RGB。

3.5K21
  • LLM 加速技巧:Muti Query Attention

    ,m当前步,m+1阶跃,形状[b, d] P_q, P_k:查询和键投影张量,形状[h, d, k] P_v:值投影张量,形状[h, d, v] P_o:学习到线性投影,形状[h, d,...v] Prev_K:上一步关键张量,形状[b, h, m, k] Prev_V:前一步Value张量,形状[b, h, m, v] new_K:加上当前步键张量,形状[b, h, m+1,...k] new_V:加了当前步长Value张量,形状[b, h, m+1, v] 维度表示如下: M:先前执行步骤数 B:批量大小 D:输入和输出尺寸 H:注意力头数 k:Q,K张量另一个维度...在MQA中,键张量和值张量大小分别为b * k和b * v,而在MHA中,键张量和值张量大小分别为b * h * k和b * h * v,其中h表示头个数。...MQA通过以下方法实现推理加速: 1、KV缓存大小减少了h(头数量),这意味着需要存储在GPU内存中张量也减少了。节省空间可以用来增加批大小,从而提高效率。

    69310

    在 ML.NET 中使用Hugginface Transformer

    将Huggingface Transformer 导出ONNX 模型 目前各种PretrainingTransformer模型层出不穷,虽然这些模型都有开源代码,但是它们实现各不相同,我们在对比不同模型时也会很麻烦...在这里,您不仅可以找到必要输入/输出名称,还可以找到它们形状。这个完整过程可以应用于任何ONNX模型,而不仅仅是从Huggingface创建模型。...此方法有几个参数: modelFile – ONNX 模型文件路径。 shapeDictionary – 输入和输出形状。 inputColumnNames – 所有模型输入名称。...4.2 输入/输出没有可变形状 正如我们在前面的章节中看到,您需要创建将处理模型输入和输出类(类ModelInput和ModelOutput)。...public long[] Input { get; set; } } 遗憾是,ML.NET 不支持可变大小向量,您需要定义向量大小

    1.1K10

    问 ChatGPT 关于GPT事情:压缩篇

    为了将一个包含128个数字数组arr采样32个数字加权平均值,我们可以使用矩阵相乘方法。首先,我们创建一个大小32x128权重矩阵weights,其中每个元素都是随机生成权重值。...然后,将数组arr视为大小1x128矩阵,并通过矩阵乘法将其与权重矩阵相乘。最后,将得到32x128结果矩阵按行求和,得到一个大小32加权平均值数组。...("采样后 wot 形状:", wo_sampled.shape) 输出结果: 采样后 wq 形状: (128, 256) 采样后 wk 形状: (128, 256) 采样后 wv 形状: (...("采样后 wot 形状:", wot_sampled.shape) ''' 采样后 wq 形状: (768, 256) 采样后 wk 形状: (768, 256) 采样后 wv 形状: (768..., 256) 采样后 wot 形状: (768, 256) '''

    20130

    图解BERT:通俗解释BERT是如何工作

    所有深度学习都只是矩阵乘法,我们只是引入一个新W层,其形状(H x num_classes = 768 x 3),并使用我们训练数据来训练整个架构并使用交叉熵损失进行分类。...,因此输入: ?...例如,如果词汇表中没有plays ,我们可能仍会嵌入play 和##s 令牌嵌入:然后,我们通过索引大小30000x768(H)矩阵来获得令牌嵌入。...例如,对于诸如预测名词,动词或形容词之类POS标记任务,我们将仅添加大小768 x n_outputs)线性层,并在顶部添加softmax层以进行预测。...因此,在上面的例子中,我们定义了两个向量S和E(这将在微调过程中学习),它们都有形状(1x768)。然后我们取这些向量与第二个句子BERT输出向量点积,得到一些分数。

    2.7K30

    Transformers 4.37 中文文档(八十六)

    什么是输入 ID? input_ids(形状(batch_size, text_seq_len)torch.LongTensor)— 词汇表中输入序列标记索引。...head_mask (torch.FloatTensor,形状 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads),可选) — 用于使自注意力模块选定头部无效掩码。...position_ids(形状(batch_size, sequence_length)torch.LongTensor,可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中位置索引。...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(即没有将其过去键值状态提供给此模型那些)形状(batch_size, 1)张量,而不是形状...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(这些不具有其过去键值状态模型)形状(batch_size, 1)张量,而不是形状(batch_size

    19310

    VisionTransformer(ViT)详细架构图

    这是原版架构图,少了很多东西。 这是我根据源码总结出来详细版 有几点需要说明,看架构图能看懂就不用看注释了。 (1)输入图片必须是 224x224x3 ,如果不是就把它缩放到这个尺寸。...(2)Tranformer要是嵌入向量序列,大概是SeqLen, HidSize形状二维数组,然后图像是H, W, C三维数组,想把它塞进去必须经过一步转换,这是嵌入模块做事情。...简单来讲就是切成大小16*16*3片段(Patch)然后每个片段都经过一步线性映射转换为长度768一维向量。这一步在代码中通过一个Conv2d来一次性完成。...我们这个卷积层,包含768大小16*16*3卷积核,步长等于卷积核大小。也就是说,它相当于把图像切成16*16*3片段,然后每个片段和每个卷积核相乘并求和得到一个值。...(3)之后会在序列开头添加一个特殊嵌入向量,是,这个嵌入向量没有其它意义,只代表输出这个位置嵌入,应该计算整个图像类别嵌入。

    44530

    基于AI信道信息反馈性能提升Baseline分享

    数据 赛题数据来自多小区多用户4T4R MIMO信道,数据通过H_4T4R.mat文件提供,数据样本数量60万例样本,每例样本大小768,按照24*16*2顺序排列,其中分别对应24条传输径,...评价指标 本赛题得分公式 score = (1000 -反馈比特数N) / 1000 + (1/1000) * (1-NMSE) 其中NMSE要求低于0.1,不然便是无效提交,排行榜上0.000001...CRNet 这是CRNet网络结构图,CRBlock使用残差连接来加深Decoder网络,本方案结构与上图基本相同,仅仅是输入数据维度不同,32 * 32 替换为 24 * 16, 全连接层维度更改为...768,。...经过训练试验,本模型对于768反馈比特数是可以做到NMSE在0.1以内(线上线下同时),意味着通过该模型可以直接得到0.23以上线上得分。

    98241

    Transformers 4.37 中文文档(九十三)

    如果使用past_key_values,用户可以选择仅输入形状(batch_size, 1)最后一个decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型)而不是形状(batch_size...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型形状(batch_size, 1),而不是形状(batch_size...调整大小输入图像目标尺寸。 patch_size (int, optional, 默认为 16) — 从输入图像中提取补丁大小。...original_sizes (Union[torch.Tensor, tf.Tensor, List[Tuple[int,int]]]) — 每个图像在调整大小模型期望输入形状之前原始尺寸,格式...对于 BPE-Dropout 无效。 nbest_size = {0,1}: 不执行采样。 nbest_size > 1:从 nbest_size 结果中采样。

    15710

    【NLP】初次BERT使用者可视化指南

    我们在两个模型之间传递数据是一个大小 768向量。我们可以把这个向量看作是我们可以用来分类句子嵌入。 ? 模型训练 虽然我们将使用两个模型,但我们只训练逻辑回归模型。...DistilBERT 正确形状。...DistilBERT 数据流 通过 DistilBERT 传递输入向量工作方式与 BERT 一样。输出将是每个输入 token 向量。每个向量由 768 个数字(浮点数)组成。 ?...在 DistilBERT 将其作为输入处理之前,我们需要使用 token id 0 填充更短句子,从而使所有向量具有相同大小。 填充之后,我们有了一个矩阵/张量,准备传给 BERT: ?...在我们例子中,这是个形状(2000,66,768 tuple。

    1.1K10

    视觉

    对于低分辨率模式,我们期望是 512px x 512px 图像。对于高分辨率模式,图像短边应小于 768px,长边应小于 2000px。...计算成本图像输入按标记计量和收费,就像文本输入一样。给定图像标记成本由两个因素确定:其大小和每个 image_url 块上 detail 选项。...最短边长 1024,因此我们将图像缩放到 768 x 768。需要 4 个 512px 正方形瓦片来表示图像,因此最终标记成本 170 * 4 + 85 = 765。...最短边长 1024,因此我们进一步缩小 768 x 1536。需要 6 个 512px 瓦片,因此最终标记成本 170 * 6 + 85 = 1105。...一个 detail: low 模式下 4096 x 8192 图像成本 85 个标记无论输入大小如何,低细节图像成本都是固定。常见问题解答我可以微调 gpt-4 图像能力吗?

    16110

    图注意网络(GAT)可视化实现详解

    将每个文档作为单个[5] 1D文本数组放入BERT中,这样就得到了一个[5,768]形状嵌入。 为了方便演示,我们只采用BERT输出前8个维度作为节点特征,这样可以更容易地跟踪数据形状。...我们将节点特征平铺(即广播)3D形状,也就初始[5,8]形状节点特征,扩展成有[5,5,8]形状,其中第0维每个单元格都是节点特征重复。所以现在可以把最后一个维度看作是“邻居”特征。...对于第0个节点,它包括节点0到3特征。对于第三个节点,它包括第三和第四个节点。 下一步就是重塑[25,8],使每个相邻特征都是它自己行,并将其传递给具有所需隐藏大小参数化线性层。...得到了形状[5,5,hidden_size]注意力系数,这实际上是在n个节点图中每个图边嵌入一次。...将[5,hidden_size, 5]形状乘以[5,5,8]形状得到[5,hidden_size, 8]形状。然后我们对hidden_size维度求和,最终输出[5,8],匹配我们输入形状

    41810

    【关系抽取-mre-in-one-pass】模型建立

    output_layer形状是[4,128,768](这里表是句子表示),其中4是batchsize大小,128是最大句子长度,768是每一个字对应维度大小。...我们预先定义了一个最大关系数量12,我们将 output_layer变形[4,12,128,768],这里12是定义最大关系相数量。...对于extras.e1_mas而言,它维度是[4,1536],我们将他们重新调整[4,12,128,1] 接着将output_layer:[4,12,128,768]和e1_mas:[4,12,128,1...]进行逐元素相乘,得到e1:[4,12,128,768],由于e1_mas是一个mask矩阵,相乘之后我们就将不是实体字进行屏蔽了。...对实体表示进行归一化后得到[4,12,768],在转换为[48,768]。 对一个句子中另一个实体进行同样处理,得到e2,维度是[48,768]。

    43550

    Transformers 4.37 中文文档(七十四)

    这些值在[0, 1]范围内归一化,相对于批处理中每个单独图像大小(忽略可能填充)。您可以使用post_process()来检索未归一化边界框。...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型标记),形状(batch_size, 1),而不是形状(...掩码值在[0, 1]中选择: 对于“未屏蔽”标记, 1, 对于“屏蔽”标记, 0。 什么是注意力掩码?...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后一个形状(batch_size, 1)decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型)而不是所有形状...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后一个形状(batch_size, 1)decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态传递给该模型)而不是形状(batch_size

    21610

    腾讯优图|基于模型剪枝高效模型设计方法

    剪枝流程分为三步,首先,正常训练一个网络;其次,对无效参数进行裁剪;最后,恢复精度重新训练剪枝后模型。...在训练-剪枝-再训练这样循环往复迭代剪裁中,会对原有模型收敛情况产生一定破坏,同时,如果一次剪枝中裁剪比例过大,也会让模型难以恢复,因此剪枝技术对于减小模型大小,加快推理速度以及提高模型精度影响深远...02 衡量BN层是否有效:由于BN层计算方式,用Feature map值减去输入Feature map每个通道均值,除以标准差,乘以BN层权值Wi,然后加上偏置Bi。...Filter/Channel pruning 通道级别剪枝 以滤波器一个输出通道单位进行裁剪,称为滤波器剪枝;以输入通道标准进行裁剪,就是通道级别的剪枝。...通过对扩张通道初始化,在特征图通过卷积层扩张通道后,把所有输入通道保留下来,不改变值。由于输入特征图值非负,通过ReLU后也不改变其值。

    56210

    Transformers 4.37 中文文档(七十三)

    例如,google/vit-base-patch16-224指是一个基本大小架构,补丁分辨率 16x16,微调分辨率 224x224。所有检查点都可以在hub上找到。...例如,对于 BERT 系列模型,这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后分类标记。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测(分类)目标中训练。...head_mask(形状(num_heads,)或(num_layers, num_heads)torch.FloatTensor,可选)- 用于使自注意力模块选定头部无效掩码。...例如,对于 BERT 系列模型,这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后分类标记。线性层权重是从预训练期间下一个句子预测(分类)目标中训练。...loss(形状(1,)tf.Tensor)—像素重建损失。

    43710

    Transformers 4.37 中文文档(九十一)

    size (Dict[str, int],可选,默认为{“height” — 768, “width”: 768}):用于调整图像大小大小。仅在do_resize设置True时有效。...crop_size (int,可选,默认为{“height” — 768, “width”: 768}):用于中心裁剪图像大小。仅在do_center_crop设置True时有效。...do_resize (bool,可选,默认为self.do_resize) — 是否调整输入大小。如果True,将输入调整size指定大小。...如果 True,将对输入进行中心裁剪,裁剪到由 crop_size 指定大小。...target_sizes (torch.Tensor形状(batch_size, 2)) — 包含批次中每个图像大小(h, w)张量。对于评估,这必须是原始图像大小(在任何数据增强之前)。

    27810

    Transformers 4.37 中文文档(八十二)

    token_type_ids (torch.LongTensor,形状({0}),可选): 段标记索引,指示输入第一部分和第二部分。...token_type_ids (torch.LongTensor,形状({0}),可选) — 指示输入第一部分和第二部分段标记索引。...选择在[0, 1]范围内掩码值: 对于未被屏蔽标记, 1, 对于被屏蔽标记, 0。 什么是注意力掩码?...如果模型配置解码器,则在交叉注意力中使用。掩码值选择在[0, 1]中: 对于未被masked标记为 1, 对于被masked标记为 0。...如果使用past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(这些没有将其过去键值状态提供给此模型形状(batch_size, 1)而不是形状(batch_size

    21910
    领券