问题背景：tensor2tensor是Google开发的一个工具包，常被用来做机器翻译的框架，在安装的时候，如果直接pip install tensor2tensor安装将导致会安装2.0版本以上的tensorflow， 而实际上tensor2tensor只支持2.0以下的版本tensorflow。 ...
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2021-08-19 23:53:00
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仿照data_generators文件夹里的比如ptb.py写一个新的比如ptb2.py，然后在all_problems.py写上即注册，
原创
2022-07-19 11:53:18
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在flags.py里的worker_gpu参数
原创
2022-07-19 11:53:09
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language model（LM）没有用encoder，只用了decoder，在decoder代码里，transformer_prepare_decoder方法里调用了shift_right_3d方法使
原创
2022-07-19 11:53:05
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t2t_decoder的checkpoint_path参数要填成类似这样：flags.DEFINE_string("checkpoint_path", default="../../t2t_train/cn_lm/model.ckpt-53000", help="Path to the model checkpoint. Overrides output_dir.")...
原创
2022-07-19 11:51:16
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train_tiny_vi.sh #/bin/bash #source /data/.bashrc #conda activate py36 #cd /data/exp/attn/mt_final/ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=$1 #i PROBLEM=$5 #tran ...
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2021-08-20 17:07:00
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把flags.py的worker_gpu参数改为1
原创
2022-07-19 11:51:10
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Tensor2Tensor手把手使用教程1. 模型介绍2. 一些前期操作2.1 安装依赖包2.2 创建相关文件夹3 数据准备3.1 自己造数据3.2 定义自己的问题3.3 生成数据4. 模型训练5. deocde 1. 模型介绍Tensor2Tensor是谷歌基于TensorFlow开发的一个非常好用的深度学习库，该深度学习库包含了很多方面的功能，适用于很多模型，包括图片分类、图片生成、问答系统
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2024-04-12 11:40:43
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我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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原位操作(in-place)，带“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改变。 1、加法 import torch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]]) #Tensor得到的是浮点型 #x=t.tensor([[10,11],[20,21]],dtype
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2020-04-03 14:21:00
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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两个张量相
原创
2023-06-14 18:10:01
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view()打平函数需要注意的是打平之后的tensor是需要有物理意义的，根据需要进行打平，并且打平后总体的大小是不发生改变的。并且一定要谨记打平会导致维度的丢失，造成数据污染，如果想要恢复到原来的数据形式，是需要靠人为记忆的。现在给出一个tensor——a.shape=torch.Size([4, 1, 28, 28])，打平a.view(4,1*28*28)，此时a.view(4,1*28*2
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2024-08-20 18:07:58
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Torch中的唯一的数据结构就是Tensor了，而该结构简洁而且强大，非常适合进行矩阵类的数值计算，它是Torch中最最重要的类了。这个Tensor其实就是个多维矩阵，支持矩阵的各种操作。这里需要特别强调的是，lua中的数组（其实是table）下标是从1开始的，因此Tensor对象的下标也是从1开始
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2016-12-08 18:11:00
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初始化 tensor相关信息 改变tensor里的元素 tensor的提取 总说：select是直接提取某一维；narrow是取出某一维并进行裁剪； sub就是取出一块，是对取出的所有维进行裁剪。 语法： select(dim, index)； narrow(dim, index, num); su
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2016-12-28 20:49:00
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## 实现 "Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor" 的流程
### 1. 安装相应的库
在开始之前，我们需要先安装 `paddlepaddle` 和 `torch` 两个库，用于实现 Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install paddlepaddle
pip install to
原创
2024-01-24 12:10:24
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pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西。 1.tensor到底是啥tensor 即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。在PyTorch
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2023-07-09 19:28:13
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一、补充知识：1. Tensor和tensor的区别： 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>>import numpy as np
>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
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2023-10-28 14:04:00
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在Python36\Lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py文件里搜mon_
原创
2022-07-19 16:37:25
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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