文章目录1、简介2、torch.mm3、torch.bmm4、torch.matmul5、masked_fill 1、简介这几天正在看NLP中的注意力机制，代码中涉及到了一些关于张量矩阵乘法和填充一些代码，这里积累一下。主要参考了pytorch2.0的官方文档。①torch.mm(input,mat2,*,out=None)②torch.bmm(input,mat2,*,out=None)③to
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2023-09-21 15:43:07
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Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过奖学金，有幸在竞赛
原创
2023-01-12 22:33:03
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>>> batch1 = torch.randn(10, 3, 4)>>> batch2 = torch.randn(10, 4, 5)>>> res = torch.bmm(batch1, batch2)>>> res.size()torch.Size([10, 3, 5])
原创
2022-07-19 11:43:18
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1. torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul() torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵； &nbs
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2023-11-30 18:24:32
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torch.bmm(batch1, batch2, out=None) → Tensor Performs a batch matrix-matrix product of matrices stored in batch1 and batch2. batch1 and batch2 must be
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2018-09-27 19:43:00
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在使用PyTorch的`bmm`函数进行批量矩阵乘法计算时，我们可能会遇到输出维度不一致的情况，尤其是当输入Tensor的维度为1时。以下是我整理的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化的详细记录，希望能够帮助其他开发者有效地解决类似的问题。
在处理批量运算时，`bmm`函数对输入tensor的维度有严格要求。通常在文档中描述为：
\[
\text{Input tensor
一、TensorTensor是Pytorch中重要的数据结构，可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。import torch as t构建矩阵：x = t.Tensor(m, n)注意这种情况下只分配了空间，并没有初始化。使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵：x = t.rand(m,
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2023-11-09 13:49:49
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要求输入张量的维度满足特定的条件，并且批次大小必须相同。如果输入的张量不满足要求，将会引发错误。函数将执行批量
原创
2024-09-09 16:21:24
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题目：假设词典中包括词｛的确，王公，实在，在理，公子｝以及所有单字集合，请分别给出句子“王公子说的确实在理”的FMM和BMM分词结果。 FMM分词结果：王公/子/说/的确/实在/理BMM分词结果：王/公子/说/的/确实/在理 PB10210016_徐波_第二题分词
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2023-01-04 11:04:32
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torch.mmtorch.mm是两个矩阵相乘，即两个二维的张量相乘如下面的例子mat1 = torch.randn(2,3)print("mat1=", mat1)mat2 = torch.randn(3,2)print("mat2=", mat2)mat3 = torch.mm(mat1, mat2)print("mat3=", mat3)但是如果维度超过二维，则会报错。RuntimeError: self must be a matrixtorch.bmm它其实就是加了一
原创
2022-01-05 13:52:03
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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1 """
2 迁移学习：利用一个已经在其他训练集训练好的模型的权重或特征层来对目标训练集进行训练
3 """
4 # __future__模块用于把下一个版本的一些新特性导入当前版本，使得当前版本兼容这些新特性
5 # import print_function：在python2版本中输出不需要加括号，但是在python3版本中需要
6 # import division：在
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2023-06-20 22:56:29
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torch1、**torch.is_tensor(obj) **如果obj是一个pytorch张量，则返回True与isinstance(obj, Tensor)等价， 同时isinstance(obj, type)这个方法可以检查任何类型， 如果检查出obj是type类型返回true2、torch.is_storage(obj)判断obj是不是storage类型， 如果是的话就返回True， 否
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2023-12-31 23:06:08
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01深度学习框架与介绍pytorch优势 1使用gpu加速# -*- codeing = utf-8 -*-
# @Time :2021/5/6 20:51
# @Author:sueong
# @File:grad.py
# @Software:PyCharm
import torch
import time
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.i
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2024-01-12 11:33:51
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torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为高效的单机多卡和多机多卡训练接口。 几个基本概念group：即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。当需要进行更加精细的通信时，可以通过 new_group 接口，使用 word 的子集，创建新组，用于集体通信等。world size ：表示全局进程个数。
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2024-01-29 19:19:30
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文章目录0. 前提1. 安装anaconda2. 确定有Nvidia GPU3. CUDA、cudnn下载和安装3.1 下载3.1.1 下载CUDA3.1.2 下载cuDNN3.2 安装3.2.1 安装CUDA3.2.2 安装cuDNN3.3 配置环境变量3.4 测试CUDA3.5 测试算力4. 创建虚拟环境（pytorch）5. 安装torch包3.出现的错误 0. 前提主要步骤 1.安装an
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2023-11-17 20:04:51
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利用pytorch1.2.0+cuda10.0+conda的虚拟环境+pycharm环境目录一、文件结构：（一）总结构（二）每个文件夹巨巨巨详细说明二、数据集准备：三、训练前准备txt_annotation.py生成两个txt文件四、开始训练模型五、预测1、训练完成后，看logs文件下有对应训练好的权值 2、打开classification.py修改三个参数3、直接运行predict.p
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2023-12-19 13:54:12
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1.DecompressionBombWarning: Image size (92680344 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.DecompressionBombWarning, 原因是图像尺寸超过PLI 默认读取图像尺寸。 一种方法是更改阈值上限&n
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2023-08-21 15:19:44
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一、PyTorch简介1. 基本介绍2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。Pytorch优点上手快，掌握 Numpy
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2023-08-10 14:46:07
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