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【C++】函数 指针类型参数 与 引用类型参数 对比 ( 修改外部变量需要传入的参数要求 | 参数作返回值 )

如果要在函数中修改 N 维指针指向 : ① 使用指针作为参数 : 必须传入 N + 1 维 ( 及以上 ) 指针参数 , 才可以修改 N 维指针的指向 ; ② 使用引用作为参数 : 可以传入 N 维指针的引用作为参数...参数使用语言环境 : 引用类型参数只能在 C++ 环境中使用 , 指针类型参数可以用于 C / C++ 两种语言环境中 , 因此很多基础库 如 FFMPEG , OpenSL ES 等使用的都是指针类型参数...维指针 ) , 才能在函数中修改该 N 维指针的指向 ; ① 一维指针参数 : 传入一维指针 , 只能修改指向的内存的内容 ; 修改一维指针本身指向无意义 ; ② 二维指针参数 : 传入 二维指针 ,...C 语言中的参数 分类 : ① 普通变量参数 : C 语言中 普通变量 ( 非指针变量 ) 作为参数 , 只能进行值传递 , 不能通过参数返回结果 ; ② 指针变量参数 : C 语言中 , 如果要让函数的参数可以将结果返回...引用作为参数和返回值 ---- 引用作为参数和返回值 : 如果是引用作为参数 , 修改 N 维指针指向的地址 , 那么需要传入 N 维指针的引用即可 ,在函数中修改该引用 , 即可修改外部的被引用的变量

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pytorch新手需要注意的隐晦操作Tensor,max,gather

y_var是正确分数的索引，类型为[torch.LongTensor of size 5] 容易知道，这里有1000个类别，有5个输入图像，每个图像得出的分数中只有一个是正确的，正确的索引就在y_var...2、接下来进行gather，gather函数中第一个参数为1，意思是在第二维进行汇聚，也就是说通过y_var中的五个值来在scroes中第二维的5个1000中进行一一挑选，挑选出来后的size也为[5,1...，其shape同样为(N,) torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) max函数需要注意的是，它是一个过载函数...，函数参数不同函数的功能和返回值也不同。...当max函数中有维数参数的时候，它的返回值为两个，一个为最大值，另一个为最大值的索引 >> a = torch.randn(4, 4) >> a 0.0692 0.3142 1.2513 -0.5428

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PyTorch入门笔记-index_select选择函数

，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数，函数参数有： input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量...； dim(int) - 需要对输入张量进行索引的维度； index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量； out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...PyTorch 中的高级索引来实现。」...([0])) c[[0]]； index_select 函数虽然简单，但是有几点需要注意： index 参数必须是 1D 长整型张量 (1D-LongTensor)； >>> import torch...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；

5.3K20

Transformers 4.37 中文文档（五十七）

如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype执行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。...如果指定了 dtype，则所有计算将使用给定的 dtype 执行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。...如果指定了所有计算将使用给定的 dtype 执行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。...如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype进行。 请注意，这仅指定了计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。...如果指定，所有计算将使用给定的dtype执行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。 如果要更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。

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Transformers 4.37 中文文档（三十一）

如果指定，所有计算将使用给定的dtype执行。 “请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。”...task_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 任务类型嵌入是一种特殊嵌入，用于表示不同任务的特征，例如基于单词的预训练任务...task_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 任务类型嵌入是一种特殊的嵌入，用于表示不同任务的特征，例如基于词的预训练任务...task_type_ids（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选）— 任务类型嵌入是一种特殊的嵌入，用于表示不同任务的特征，例如基于词的预训练任务...task_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 任务类型嵌入是一种特殊嵌入，用于表示不同任务的特征，例如基于词的预训练任务

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PyTorch(总)---PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

因此需要保证target类型为torch.cuda.LongTensor，需要在数据读取的迭代其中把target的类型转换为int64位的：target = target.astype(np.int64...)，这样，输出的target类型为torch.cuda.LongTensor。...如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...PS: 2017/8/8（奇怪，在使用binary_cross_entropy进行分类时又要求类型为FloatTensor类型，简直够了） BUG2 同样是NLLLoss()使用时的问题。...NOTE4 pytorch自定义权重初始化 在上面的NOTE3中使用自定意的权重参数初始化，使用toch.nn.Module.apply()对定义的网络参数进行初始化，首先定义一个权重初始化的函数，如果传入的类是所定义的网络

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Transformers 4.37 中文文档（六十一）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量： 一个只包含...如果指定了，所有计算将使用给定的dtype执行。 “请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。”...如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。 裸的 XGLM 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...lengths（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...然而，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能的方法可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中： 一个仅包含

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Transformers 4.37 中文文档（三十四）

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列令牌的索引。...start_positions（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算令牌分类损失的标记跨度开始位置（索引）的标签。...end_positions（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算令牌分类损失的标记跨度结束位置（索引）的标签。...这就是为什么每个检查点有两个版本的原因。带有“-base”后缀的版本仅包含三个块，而没有该后缀的版本包含三个块和上采样头以及其额外的层。

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Transformers 4.37 中文文档（三十五）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras `Functional` API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入 Tensor：...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras `Functional` API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入张量： +...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras`Functional`API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入张量： + 只有...如果指定了，所有计算将使用给定的 `dtype` 执行。 请注意，这仅指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。...如果指定了`dtype`，则所有计算将使用给定的数据类型执行。 请注意，这仅指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。

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Transformers 4.37 中文文档（九十六）

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...参数 — 标签（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）：用于计算掩码语言建模损失的标签。...kwargs (optional) — 剩余的关键字参数字典。关键字参数有两种类型： 没有前缀，将作为 **encoder_kwargs 输入到编码器前向函数中。...kwargs (optional) — 剩余的关键字参数字典。关键字参数有两种类型： 没有前缀，将作为编码器前向函数的**encoder_kwargs输入。...如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype执行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。

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如何用pyTorch改造基于Keras的MIT情感理解模型

该模型是使用针对LSTM的回归内核的Theano/Keras默认激活函数hard sigmoid训练的，而pyTorch是基于NVIDIA的cuDNN库建模的，这样，可获得原生支持LSTM的GPU加速与标准的...sigmoid回归激活函数： Keras默认的LSTM和pyTorch默认的LSTM 因此，我写了一个具有hard sigmoid回归激活函数的自定义LSTM层： def LSTMCell(input,...，但PyTorch代码中的大部分都是注释，而Keras则需要编写几个附加函数并进行调用。...在pyTorch中，我们将使用三个类来完成这个任务： 一个DataSet类，用于保存、预处理和索引数据集 一个BatchSampler类，用于控制样本如何批量收集 一个DataLoader类，负责将这些批次提供给模型...在PyTorch中，BatchSampler是一个可以迭代生成批次的类，BatchSampler的每个批处理都包含一个列表，其中包含要在DataSet中选择的样本的索引。

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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

>>> tensor_array_b = torch.tensor(array) >>> print(tensor_array_b.type()) torch.LongTensor # 设置当前全局环境的数据类型为...「PyTorch 默认的全局数据类型为 torch.float32，因此使用 torch.Tensor 类创建 Tensor 的数据类型和默认的全局数据类型一致，为 torch.FloatTensor...，而使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断，此时 np.array([1, 2, 3]) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor...函数创建的 Tensor 的数据类型为 torch.LongTensor。」...，而使用 torch.tensor 函数生成的 Tensor 数据类型依然没有改变，「当然可以在使用 torch.tensor 函数创建 Tensor 的时候指定 dtype 参数来生成指定类型的 Tensor

4.8K20

小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

，想要创建指定的变量类型，上文中提到了用dtype关键字来控制，但是我个人更喜欢使用特定的构造函数： print('torch的构造函数') a = torch.IntTensor([1,2,3]) b...对应torch.int64,LongTensor常用在深度学习中的标签值 ，比方说分类任务中的类别标签0，1，2，3等，要求用ing64的数据类型； torch.FloatTensor对应torch.float32...FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型 torch.DoubleTensor对应torch.float64 torch.tensor则有一个推断的能力，加入输入的数据是整数，...刚好对应深度学习中的标签和参数的数据类型，所以一般情况下，直接使用tensor就可以了，但是假如出现报错的时候，也要学会使用dtype或者构造函数来确保数据类型的匹配 1.4 数据类型转换 【使用torch.float...这里可以看到函数resize后面有一个_，这个表示inplace=True的意思，当有这个_或者参数inplace的时候，就是表示所作的修改是在原来的数据变量上完成的，也就不需要赋值给新的变量了。

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