DIM 第19页

Pytorch torch.nn.Softmax的dim参数

比如alpha=F.softmax(alpha,dim=2)，dim参数表示在alpha的第几个维度上进行softmax。

打码升级·2022-12-31 10:03

torch.max和torch.softmax

main__':importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.randn(2,2)print(input)b=torch.softmax(input,dim

AI视觉网奇·2022-12-31 10:33

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

应用时经常看到代码torch.nn.Softmax(dim=1)，如何理解呢？1.文档pytorch不会，查看官方文档：Softmax—PyTorch1.10documentation。

双木的木·2022-12-31 10:32

tensor维度变换

unsqueeze(0)a=torch.from_numpy(a)常用转换np.squeez(a,dim=)好像只能对array进行维度的压缩tensor的a.unsqueeze(0)直接在对应维度上进行扩张

练习3年·2022-12-31 09:03

pt/pth模型节点名称不同

正确的：layer{name:"images"type:"Input"top:"images"input_param{shape{dim:1dim:3dim:640dim:640}}}layer{name

cv-daily·2022-12-31 07:41

pytorch：concat和stack的区别

整体来讲，concat是对dim进行拼接，stack是对dim维进行堆叠。concat：不会增加新的维度，在指定维度上拼接。stack：增加一个新的维度将两个单位，然后再上一维度分别进行堆叠。

Awe.·2022-12-30 23:10

pytorch中的拼接函数：cat()和stack()

文章目录Ⅰ.cat([Tensora,Tensorb,...,...],dim=i)%abc...个数为n一、作用二、常用三、特殊四、代码Ⅱ.stack([Tensora,Tensorb,...,...

ZGPing@·2022-12-30 23:08

【深度学习笔记】PyTorch的torch.cat()函数

二、例子三、注意事项使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。

月满星沉·2022-12-30 23:07

MATLAB2016笔记（二）：基本矩阵操作

矩阵概念（二）数组概念（三）二者区别与联系二、矩阵的构造（一）直接赋值构造（二）特殊矩阵构建指令（三）向量、标量和空矩阵三、矩阵大小及结构的改变（旋转、大小改变，结构改变）（一）B=flipdim(A,dim

胡牧之.·2022-12-30 20:16

Pytorch笔记：张量操作

以前者为例，函数原型为torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)。其中start_dim是展平开始的维度，end_dim是展平结束的维度。例如，对于一个3x

X-ocean·2022-12-30 12:46

TF-tf.keras.layers.Embedding

tf.keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer

哎呦-_-不错·2022-12-30 11:26

Keras Embedding层详解

函数原型defkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer

蕉叉熵·2022-12-30 11:55

keras.layers.Embedding及加载预训练word2vec

keras.layers.Embedding主要参数：input_dim：词汇表的大小，即len(vocab)output_dim：嵌入向量的维度input_length：输入样本的长度输入尺寸：(batch_size

comeonfly666·2022-12-30 11:24

tf.keras.layers.Embedding函数

函数原型tf.keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer

不负韶华ღ·2022-12-30 11:54

Kares Embedding()函数

输出尺寸为(batch_size,sequence_length,output_dim)的3D张量。

李划水员·2022-12-30 11:54

[tensorflow] 继承 tf.keras 模型后，参数不对

一般我使用tf.keras的方式为继承，环境为tensorflow1.15，下面是一个实例模型：classActorMLP(tf.keras.Model):def__init__(self,ac_dim

hanjialeOK·2022-12-30 11:18

tf.expand_dims用法详解

看官方讲解一些博客感觉一直不是很懂，下面是我的个人理解结合官方文档，有问题欢迎指出tf.expand_dimstf.expand_dims( input,axis=None,name=None,dim

sereasuesue·2022-12-30 09:40

Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法

简介torch.squeeze(input,dim=None,out=None)：对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度。squeeze函数功能：去除size为1的维度，包括行和列。

幽影相随·2022-12-30 07:25

pytorch中的squeeze和unsqueeze函数的使用

导入要测试的图像（自己找的，不在数据集中），放在源文件目录下im=Image.open('dog.jpg')im=transform(im)#[C,H,W]im=torch.unsqueeze(im,dim

m0_59199033·2022-12-30 07:53

论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达0.elsenn.Identity()self.norm2=norm_layer(dim)mlp_hidden_dim=int(dim

加勒比海带66·2022-12-30 04:20

模型加载预训练权重

importtorchfromvit_pytorchimportViTmodel=ViT(image_size=256,patch_size=8,num_classes=33,dim=256,depth

Rashore·2022-12-29 17:43

Matlab--矩阵和数组

矩阵的扩展函数功能函数DIM方向上连接cat(DIM,A,

sheepcyyc·2022-12-28 18:54

pytorch 报告bug： Assertion idx_dim ＞= 0 && idx_dim ＜ index_size && “index out of bounds“

这个bug一般是索引出现了问题，索引越界。但是debug的时候由于模型在cuda上，所以当出现问题时，cuda将之前所有在cuda的tensor全部丢弃，无法查看具体时哪里的问题。报错的那一行代码很有可能不是有问题的地方，存在问题的可能是之前的变量。这种情况建议在cpu上进行调试，用.cpu代替.cuda。定位出现问题的地方和变量的形状。或者使用assert命令，对变量维度进行判断，但是此前需要明

飞鱼~·2022-12-28 17:57

size_from_dim: Assertion `dim ＞= 0 && (size_t)dim ＜ sizes_.size()` failed.

遇到的问题/home/optimizer-master/third_party/onnx_common/tensor.h:117:size_from_dim:Assertiondim>=0&&(size_t

菜鸡啄虫·2022-12-28 17:52

【成功 debug】Assertion idx_dim ＞= 0 && idx_dim ＜ index_size && “index out of bounds“

在gpu上跑torch代码的时候遇到了如题所示的问题，原因大概率是某行代码id溢出，但是如何定位出bug的代码呢？尝试设置：CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1（didn’twork)这时应该讲代码放到cpu上跑，就能精准报错了。解决步骤将.cuda()换成.cpu()or使用截断阀debug（在嫌疑位置设置若干printinput结点，定位溢出的大致位置，然后将这个模块中的tensor转

花飞满城·2022-12-28 17:49

torch.scatter

本文目录一、函数简介二、二维举例三、详解执行过程1.第一步2.第二步3.第三步4.问题一、函数简介torch.scatter(input,dim,index,src)dim([int])–theaxisalongwhichtoindexindex

harry_tea·2022-12-28 17:48

关于torch.scatter函数

A.scatter_(dim,index,B)#基本用法,tensorA被就地scatter到tensorB看完一头懵然后知乎上找了个图torch.scatter_直观理解官网示例-知乎刚开始还是一头懵

thinkpad1234567890·2022-12-28 17:17

torch_scatter

torch.tensor([0,0,1,0,2])input=torch.tensor([[1,1],[1,1],[2,2],[1,1],[1,1]])result=scatter(input,index,dim

F_aF_a·2022-12-28 17:16

torch.scatter与torch_scatter库使用整理

_scatterPytorch自带的函数，用来将作为src的tensor根据index的描述填充到input中，形式如下：ouput=torch.scatter(input,dim,index,src)

回炉重造P·2022-12-28 17:16

torch.scatter算子详解

理解关于该算子，torch官方的文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/#scatter_input-dim-index-src-tensor

leo0308·2022-12-28 17:45

torch_scatter.scatter详解

torch_scatter.scatter(src:torch.Tensor,index:torch.Tensor,dim:int=-1,out:Optional[torch.Tensor]=None,

StarfishCu·2022-12-28 17:15

Torch计算方法

求和：torch.sum()对输入的tensor数据的某一维度求和；１．torch.sum(input,dtype=None)２．torch.sum(input,list:dim,bool:keepdim

Mark_Aussie·2022-12-28 10:26

【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 9 - Keras Demo

3.1configuration3.2寻找最优网络参数代码示例：#1.Step1model=Sequential()model.add(Dense(input_dim=28*28,output_dim=

Yanqiang_CS·2022-12-28 01:35

深度学习篇-Keras（初级）

目录第1关：构建模型第2关：Keras模型编译第3关：训练模型第1关：构建模型构建一个简单的模型，并且指定输入数据的尺寸：batch_size为18，input_dim为20。

粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-12-27 14:21

深度学习（2）PyTorch的基本数据类型--张量

文章目录1.PyTorch的基本数据类型--张量2.数据类型的判断3.不同维度的张量（1）Dim0（最简单的数据类型)（2）Dim1（3）Dim2（4）Dim3（5）Dim44.补充1.PyTorch的基本数据类型

₯哦想づ·2022-12-27 10:14

numpy的基本操作

有关dimshapedtype属性有关sum函数矢量化运算创建数组函数：元素级数组函数一元函数二元函数随机变量分布数组的生成有关numpy的基本操作numpy有关dimshapedtype属性属性描述dim

大葱一根·2022-12-27 09:50

numpy常用操作

2、对象的属性属性说明.dim秩，即轴的数量或维度的数量.shape对象的尺度

小白冲冲冲··2022-12-27 09:50

nn.ModuleList

subModule类型，即不管ModuleList包裹了多少个列表，内嵌的所有列表的内部都要是可迭代的Module的子类，如：nn.ModuleList([nn.ModuleList([Conv(inp_dim

sinat_36789271·2022-12-27 08:47

Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之RPN模型解析

模型源码里的RPN模型源码中有RPN模型，其实囊括了前面的特征提取部分，我们先来看下，他这个模型的结构，我们才能明白输入输出是怎么来的，还是train_frcnn.py：#图片维度顺序的改变ifK.image_dim_ordering

王伟王胖胖·2022-12-27 07:33

pytorch深度学习常用命令

文章目录命令目录.item().items（）最大值的索引torch.argmax(input,dim=None,keepdim=False)_,predicted=torch.max(outputs.data

算法黑哥·2022-12-27 06:54

python扫盲之self、join()和shape、dim

目录1、self2、join()3、张量的shape和dim1、selfself相当于全局变量，如果某个变量会应用到不止一个函数中，那就在__init__函数中定义带有self的变量；相反，如果这个变量仅出现在一个函数中

欧拉雅卡·2022-12-26 21:58

numpy的学习-04

广播的规则：如果两个数组的维度数dim不相同，那么小维度数组的形状将会在左边补1；如果shape维度不匹配，但是有维度是1，那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组；如果shape维度不匹配，但是没有任何一个维度是

z7mysun·2022-12-26 15:45

keras中LSTM的输入问题

当LSTM在Sequential第一层时，需要设置它的输入形状，为[time_stamp,input_dim],举例来说，有一段数据如下：X=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

苏炘·2022-12-26 12:20

onnx模型输出之elem_type对应类型说明

modify.onnx")graph=onnx_model.graphgraph.output#输出如下：[name:"add_result_0"type{tensor_type{elem_type:1shape{dim

XINFINFZ·2022-12-26 11:56

DQN的e-greedy策略理解

阅读蘑菇书源码时，在写DQN网络的智能体是这样写的：classDQN:def__init__(self,state_dim,action_dim,cfg):self.action_dim=action_dim

WHUT米肖雄·2022-12-26 08:25

【pytorch算子】torch.squeeze 和 torch.unsqueeze 的用法

a.squeeze(n)是将a中第n个维度中维数为1的维度删掉，即若dim(n)=1，则删掉第n维；若dim(n)!=1，则保留第n维，不做任何操作。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-12-26 08:05

Transformer用于图像分类

TransformersforImageRecognitionatScale直接看代码首先看Transformer类classTransformer(nn.Module):def__init__(self,dim

多模态·2022-12-26 07:43

深度学习之keras使用

tensorflowpipinstalltensorflowpipinstallkeras修改Backend底层框架Theano或者Tensorflow使用importkeras屏幕会显示当前使用的Backend~/.keras/keras.json{"image_dim

余音丶未散·2022-12-25 08:21

CNN的实现（附代码）

该网络的参数•input_dim―输入数据的维度：（通道，高，长）•conv_param―卷积层的超参数（字典）。

压垮草的骆驼·2022-12-25 01:30

MixFormer（论文解读与代码讲解）2

wx=blk(x,t_H,t_W,s_H,s_W)#blocks就是N个block的合计，N=depthblocks=[]forjinrange(depth):blocks.append(Block(dim_in

爱吃糖葫芦的大熊·2022-12-24 23:07

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