PyTorch-Transformers是一个最先进的自然语言处理预训练模型库这个库目前包含PyTorch实现、预训练的模型权重、使用脚本和用于以下模型的转换工具:BERT(来自谷歌) 与论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一起发布GPT(来自OpenAI)&
一、前言在进行深度学习的过程中，经常遇到permute函数，transpose函数，view函数，contiguous函数等，他们起什么作用，之间又有什么联系呢？二、主要内容2.1、permute函数和transpose函数Tensor.permute(a,b,c,d, …)：可以对任意高维矩阵进行转置。例子见下：In[1]: torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,
转载
2024-01-28 17:21:36
253阅读
# PyTorch中的Transpose函数详解
## 引言
在深度学习中，数据的维度和排列方式对模型的训练和性能有着重要的影响。而在PyTorch中，Transpose函数是一个非常常用且重要的操作，用于改变张量的维度和排列方式。本文将介绍Transpose函数的作用、用法和示例，帮助读者更好地理解和应用该函数。
## 什么是Transpose函数？
Transpose函数是一种操作，用
原创
2024-01-07 06:51:15
794阅读
pytorch transpose >>> x = torch.randn(2, 3)>>> xtensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669,
原创
2023-10-31 14:24:32
80阅读
# PyTorch中transpose()的使用方法
## 概述
在PyTorch中，transpose()函数用于交换张量（tensor）中的维度顺序。本文将向你介绍transpose()函数的使用方法，包括整个流程和每一步需要进行的操作。
## 整个流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入PyTorch库 |
| 2 | 创建一个张量 |
| 3 | 使
原创
2023-07-29 14:03:43
161阅读
# 如何实现“transpose pytorch”
## 简介
在深度学习中，经常需要对矩阵进行转置操作。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了简单高效的方法来实现矩阵转置。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现矩阵转置操作，并指导新手如何进行实现。
## 整体流程
下面是实现“transpose pytorch”的整个流程：
```mermaid
journey
title 实
原创
2023-12-12 12:43:37
42阅读
permute>>> img_nhwc = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> img_nhwc.size()torch.Size([10, 480, 640, 3])>>> img_nchw = img_nhwc.permute(0, 3, 1, 2)>>> img_nchw.size()torch.Size([10, 3, 480, 640])
原创
2022-07-19 11:49:26
88阅读
tensor.contiguous()
Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor:主要是为了辅助pytorch中其他函数，返回原始tensor改变纬度后的深拷贝数据。常用方法 contiguous一般与transpose，permute，view搭配使用：使用transpose或permute进行维度变换后，
转载
2023-12-13 04:51:08
109阅读
# PyTorch中transpose的实现
## 引言
在深度学习中，我们经常需要对张量进行各种操作，如转置、重塑等。本文将介绍如何在PyTorch中实现转置操作，并提供详细的步骤和相应的代码示例。
## 转置操作的概念
在数学和计算机科学中，转置是指将矩阵的行变为列、列变为行的操作。在PyTorch中，我们可以使用`torch.transpose()`函数来实现张量的转置操作。
## 转
原创
2023-09-01 06:11:39
384阅读
# 教你使用PyTorch的transpose函数
在进行深度学习的过程中，数据的形状和维度操作是非常重要的。而PyTorch提供了多种操作张量的方法，其中`transpose`函数可以非常方便地进行维度的交换。本文将带领初学者了解如何使用`transpose`函数，并逐步实现这一过程。
## 实现流程
下面是实现`transpose`函数的简单流程：
| 步骤 | 描述
torch.transpose(Tensor,dim0,dim1)是pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作例如：x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) 我们先把它转为矩阵import torch
import numpy as ny
x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])
x = ny.mat
转载
2023-06-30 08:31:17
389阅读
起因在之前的博客中，已经在理论层面上介绍过转置卷积，但一直没有在代码中真正应用过，因为目前在图像分割领域中的上采样操作通常直接用双线性插值来做了。最近探索AutoEncoder，在解码器中要用到转置卷积，涉及到了编码，发现pytorch的实际操作以及参数设置上并没有那么简单，因此写下本文记录一下。探索关于什么是转置卷积，参照我上节给出的博客，这里就不过多叙述了。直接上pytorch实操：conv
转载
2023-11-27 10:17:03
42阅读
在 PyTorch 中，`transpose_` 方法是一种用于对张量进行原地转置的操作。这个方法的使用可能会引发一些问题，尤其是在处理多个维度或需要保持数据一致性时。因此，在本文中，我们将详细探讨如何解决“PyTorch 中的 `transpose_`” 相关问题，确保使用者能顺利地进行任何复杂数据处理操作。
## 环境预检
在使用 PyTorch 库进行深度学习和张量操作之前，确保您的环境
文章目录摘要一、Transformer1.1 为什么要使用attention1.2 Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1 word embedding2.2 单词索引构成源句子和目标句子2.3 构建position embedding2.4 构造encoder的self-attention mask2.5
转载
2023-11-10 06:28:46
42阅读
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
转载
2023-08-07 23:59:07
293阅读
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入SE通道注意力机制，可以让
# PyTorch 转置操作（Transpose）详解
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的张量处理功能。其中，张量的转置操作是进行数据预处理和模型训练的重要步骤之一。转置操作能够改变张量的维度顺序，从而满足不同的计算需求。本文将介绍转置操作的基本概念、用法，提供代码示例，并通过甘特图和关系图帮助读者更好地理解其应用场景。
## 一、什么是张量转置
在数学中，转置是指将
# 如何实现PyTorch的算子
## 1. 整个流程
首先，让我们来看一下实现PyTorch的算子的整个流程。我们可以将这个过程整理成下面的表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 定义算子类，并继承torch.autograd.Function |
| 步骤二 | 实现forward方法，用于前向传播 |
| 步骤三 | 实现backward方法，用
原创
2024-03-18 03:55:27
82阅读
这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
转载
2024-02-05 14:56:02
100阅读
transpose算子也叫做permute算子，根据白嫖有道英汉大词典的结果，他俩都是转置，改变排列顺序的意思。算法逻辑是：通过当前输出的一维偏移量(offset)计算输入矩阵对应的高维索引然后根据参数pos重新排列输出索引，进而得到输出索引。将输出索引转换成输入偏移量.最后进行数据移动，整个过程的示意图如下.上代码，pos[]数组表示将输入矩阵的pos[i]维，映射到输出矩阵的第i维。/* *
原创
2022-12-04 00:11:51
688阅读
