tensor 相关问题

张量是一个多维数组。它是许多计算库中的关键实体,例如tensorflow,torch,theano,caffe,mxnet,用于机器学习任务。如果您使用此标记,还要使用相应的库标记问题。

如何在Pytorch中用scaled_dot_product_attention()替换这个简单的代码?

考虑 Crossformer 中的代码片段: defforward(自身,查询,键,值): B、L、H、E = 查询.形状 _、S、_、D = 值.形状 比例尺 = self.scale 或 1./sqrt(E) 分数 = ...

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pytorch 张量根据列对行进行排序[重复]

在像这样的二维张量中 张量([[0.8771, 0.0976, 0.8186], [0.7044, 0.4783, 0.0350], [0.4239, 0.8341, 0.3693], [0.5568, 0.9175, 0.0763], [0.0876, 0.1651, 0.2776]]) 嗬...

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Pytorch 张量在遮罩时损失维度

坦白说,这与掩蔽时 Numpy 数组维数损失基本上是相同的问题,但针对的是 PyTorch 张量而不是 NumPy 数组。这些问题的解决方案,使用

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如何正确地将特征张量传递给函数?

我在使用特征张量将一个函数传递到另一个函数内时遇到一些麻烦。例如,在 main.cpp 代码中调用 Function1 工作正常,但在 Function2 内部调用则

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pytorch 多热向量

我想在PyTorch中实现一个多热向量。 创建大小为 len(x) x (multi_hot_num * max_num) 的零张量 然后,对于 'x' 中的每个元素,从 x[i] *

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Pytorch 因 CUDA 错误而失败:在 Colab 上触发设备端断言

我正在尝试在启用 GPU 的情况下在 Google Colab 上初始化张量。 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = torch.tensor([1,2], 设备=设备) 但我越来越...

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CUDA 错误:Colab 上触发设备端断言

我正在尝试在启用 GPU 的情况下在 Google Colab 上初始化张量。 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') t = torch.tensor([1,2], 设备=设备) 但我越来越...

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如何将给定索引处的一个 pytorch 张量的元素复制到另一个张量中,而无需中间分配或循环

鉴于 进口火炬 a: torch.Tensor b: 火炬.张量 断言 a.shape[1:] == b.shape[1:] idx = torch.randint(b.shape[0], [a.shape[0]]) 我想要做 b[...] = a[idx] 但没有中间缓冲程序...

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nn.MSELoss 输入维度不匹配问题

我最近开始学习如何使用torch,但是当我处理顺序数据时。例如,训练 x(输入)是形状为 ([1, 60, 278]) 的张量,而训练 y (目标...

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高阶张量元素求和

我有一个维度为 $I imes I imes \dots imes I$ ($D$ 次)的 $D$ 路张量 $H$,它表示多项式的系数。为了更好的理解,请参考这篇文章:https:...

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如何将 3 维张量减少到 2 维 - pytorch

我的 CNN 模型遇到错误 在非单一维度 1 处,张量 a (4) 的大小必须与张量 b (512) 的大小匹配 并尝试将我的输入尺寸减少到合适的尺寸。我怎么会红...

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`tf.edit_distance`的奇怪行为

我正在尝试计算字符串的编辑距离(这需要用张量流编写,以便可以部署),为此我正在使用张量流的 edit_distance 函数。一开始,我很...

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将 torch.all 应用于除第一个维度之外的每个维度

我正在计算我的准确性,例如 (outputs.round() == 目标).all(dim=2).all(dim=1).sum().item() /outputs.shape[0] 输出和目标的形状为 NxAxB。 N 是批量大小。 剩下的

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将 torch.all 应用于除第一个维度之外的每个维度

我正在计算我的准确性,例如 (outputs.round() == 目标).all(dim=2).all(dim=1).sum().item() /outputs.shape[0] 输出和目标的形状为 NxAxB。 N 是批量大小。 剩下的

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运行时错误:索引应该位于 cpu 上或与索引张量 (cuda:1) 位于同一设备上

我正在 PubTabNet 数据集上训练基于注意力的编码器双解码器 (EDD) 架构,git:https://github.com/ibm-aur-nlp/EDD。 在 2 个 GPU 上训练双解码器时,出现错误: 编码器...

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根据 true false mask 更改 Pytorch 模型层中的特定参数

我正在尝试更改张量内的特定值,例如我的卷积层根据真假掩模的偏差。 掩码 = True/False 掩码 参数 = conv1.bias 良性=替代张力...

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在 libtorch 中加载 .npy(C++ 中的 PyTorch)?

如何在 C++ 应用程序中加载 .npy,该应用程序在 C++ 中使用 Torch 作为与 .npy 保存的 numpy 数组具有相同形状和数据类型的张量? 目前,我在以下方面失败了: Python: 进口

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如何读取多个多元 csv 文件来训练 Transformer

我有 (3 x m x time x n) 维度的数据(m= csv 文件的数量,时间= 时间步长,n= 特征的数量)(对不起,我无法提供有关数据的更多信息)。更清楚地说,...

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onnxruntime-web 张量的 dims 必须是数字数组

我想复制这个有效的 MNIST 推理示例,它使用已弃用的 onnxjs 库来支持使用新的 onnxruntime,但是我在从 ca 创建 Tensor 时遇到错误...

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RuntimeError:视图大小与输入张量的大小和步幅不兼容(至少一个维度跨越两个连续的

我在跑步的时候得到的: 定义 case3(): a = torch.randn(2,2) torch.kron(a,a.T) 但它适用于 torch.kron(a,a) 然后我尝试: 定义 case4(): a = torch.randn(1,4) torch.kron(a,a.T...

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