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查询Tags标签： tensor，共有 112条记录-
PaddlePaddle inference 源码分析（四）
本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分，包括准备输入数据、执行、获取输出数据。 一、放入输入数据 简单的使用方法如下所示：vector<string> input_names = predictor->GetInputNames(); unique_ptr<Tensor> input_t = predictor->GetIn…
2021/12/24 20:09:47 人评论 次浏览 -
PaddlePaddle inference 源码分析（四）
本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分，包括准备输入数据、执行、获取输出数据。 一、放入输入数据 简单的使用方法如下所示：vector<string> input_names = predictor->GetInputNames(); unique_ptr<Tensor> input_t = predictor->GetIn…
2021/12/24 20:09:47 人评论 次浏览 -
pytorch的杂七杂八
数据 contiguous() 博客 相当于深拷贝 scatter_() 博客 可以利用这个功能将pytorch 中mini batch中的返回的label转为one-hot类型的label label = torch.tensor([1,3,3,5]) one_hot_label = torch.zeros(mini_batch, out_planes).scatter_(1,label.unsqueeze(1),1) print(…
2021/12/18 23:27:50 人评论 次浏览 -
pytorch的杂七杂八
数据 contiguous() 博客 相当于深拷贝 scatter_() 博客 可以利用这个功能将pytorch 中mini batch中的返回的label转为one-hot类型的label label = torch.tensor([1,3,3,5]) one_hot_label = torch.zeros(mini_batch, out_planes).scatter_(1,label.unsqueeze(1),1) print(…
2021/12/18 23:27:50 人评论 次浏览 -
Pytorch numpy 与 tensor 互相转换
Pytorch中numpy 与 tensor互相转换1.numpy 转 tensor 可以使用torch.tensor()直接将numpy转换为tensor，但是此时数据会被复制，不会与原来的数据 共享内存。 可以使用torch.from_numpy()将numpy转换为tensor，会与原来的数据共享内存。2.tensor 转 numpy 可…
2021/12/16 23:45:40 人评论 次浏览 -
Pytorch numpy 与 tensor 互相转换
Pytorch中numpy 与 tensor互相转换1.numpy 转 tensor 可以使用torch.tensor()直接将numpy转换为tensor，但是此时数据会被复制，不会与原来的数据 共享内存。 可以使用torch.from_numpy()将numpy转换为tensor，会与原来的数据共享内存。2.tensor 转 numpy 可…
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Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint
1.torch.max(input) 输入input:任何形状的张量输出:返回输入张量input中所有元素的最大值 。 import torch a = torch.randn((3,4,5)) b = torch.max(a) # 返回所有张量中的最大值 print(a)tensor([[[-0.5234, -2.3275, 1.8327, 0.5354, 1.1100],[ 0.7137, 0.4375,…
2021/12/5 6:21:53 人评论 次浏览 -
Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint
1.torch.max(input) 输入input:任何形状的张量输出:返回输入张量input中所有元素的最大值 。 import torch a = torch.randn((3,4,5)) b = torch.max(a) # 返回所有张量中的最大值 print(a)tensor([[[-0.5234, -2.3275, 1.8327, 0.5354, 1.1100],[ 0.7137, 0.4375,…
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torch.where()函数解读
函数作用 torch.where()函数可以是按照给定的条件合并两个tensor； 条件满足的位置取前者，否则取后者。 代码示例>>> import torch >>> a=torch.randn(3,5) >>> b=torch.ones(3,5) >>> a tensor([[-0.0310, 1.5895, 1.6003, -1.75…
2021/12/3 23:21:21 人评论 次浏览 -
torch.where()函数解读
函数作用 torch.where()函数可以是按照给定的条件合并两个tensor； 条件满足的位置取前者，否则取后者。 代码示例>>> import torch >>> a=torch.randn(3,5) >>> b=torch.ones(3,5) >>> a tensor([[-0.0310, 1.5895, 1.6003, -1.75…
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[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播
[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 目录[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播0x00 摘要0x01 总体逻辑0x02 Python 世界0x03 C++世界3.1 准备前向传播3.2 重建桶3.2.1 计算桶尺寸3.2.2 同步桶…
2021/11/27 11:10:52 人评论 次浏览 -
[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播
[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 目录[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播0x00 摘要0x01 总体逻辑0x02 Python 世界0x03 C++世界3.1 准备前向传播3.2 重建桶3.2.1 计算桶尺寸3.2.2 同步桶…
2021/11/27 11:10:52 人评论 次浏览 -
[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化
[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化 目录[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化0x00 摘要0x01 综述1.1 数据并行1.2 DDP架构1.2.1 分布式数据并行1.2.2 进程1.3 DDP 总体实现0x02 初始化2.1 __init__2.…
2021/11/22 22:11:36 人评论 次浏览 -
[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化
[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化 目录[源码解析] PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化0x00 摘要0x01 综述1.1 数据并行1.2 DDP架构1.2.1 分布式数据并行1.2.2 进程1.3 DDP 总体实现0x02 初始化2.1 __init__2.…
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ValueError:only one element tensors can be converted to Python scalars
把list转换成pytorch的tensor对象时，出现以下错误 ValueError:only one element tensors can be converted to Python scalars 具体如下，torch.as_tensor()和torch.tensor()都转不了。 >>> t1 = torch.tensor([0., 1.]) >>> t2 = torch.tensor([2., 3…
2021/11/22 20:12:01 人评论 次浏览
