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
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
在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。 “为什么不使用 NumPy 库呢？” 对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。...我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...indices = torch.LongTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为...indices = torch.LongTensor([0, 0]) describe(torch.index_select(x, dim=0, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为
，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；
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
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。
>>> 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
可以阅读一下模型的forward()函数（前向传播的函数）定义，其实里面丢弃了seq_len。args参数的探讨args用于标识模型输入参数的shape。这个可以好好谈谈一下。参数错误？...回顾一下前面的pytorch模型预测脚本，build_predict_text()函数会对一段文本处理成模型的三个输入参数，所以它返回的对象肯定是符合模型输入shape的。...比如(1, pad_size) 表示的行数为1，列数为pad_size。值得一提的是，seq_len的shape不是二维的，它是标量，只有一维。... – 输出的名字，可以为Noneinput_feed – 字典类型 { 输入参数名: 输入参数的值 }run_options – 有默认值，可以忽略它的返回值是一个list，list里面的值可以理解成是这段预测文本与每种分类的概率...get_inputs()返回一个list，list中NodeArg类型的对象，这个对象有一个name变量表示参数的名称。
，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。
BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。...具体来说，该模型的输入是： input_ids：一个形状为[batch_size, sequence_length]的torch.LongTensor，在词汇表中包含单词的token索引 token_type_ids...：形状[batch_size, sequence_length]的可选torch.LongTensor，在[0,1]中选择token类型索引。...类型0对应于句子A，类型1对应于句子B。...attention_mask：一个可选的torch.LongTensor，形状为[batch_size, sequence_length]，索引在[0,1]中选择。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。...嵌入系统采用稀疏训练，只有一部分参数参与前馈/更新操作，剩余参数处于闲置状态。所以作者想到，为什么不在训练的过程中关闭这些闲置参数呢？这就需要快速的 CPU→GPU 数据迁移能力。...CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。 有了这样强大的底层支持，再加上一些优化方法，SpeedTorch 就能达到 110 倍的速度了。...在同样情况下，将数据从 PyTorch CUDA 张量传递到 CUDA PyTorch 嵌入变量上是要比 SpeedTorch 更快的，但对于所有其他的传输类型，SpeedTorch 更快。...从表中可以看出，这是 SpeedTorch 确实比 PyTorch 自带的数据迁移方法要快很多。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
如这就是为什么创建LineFlow来缓解痛苦！它将使“桌面”尽可能干净。真正的代码如何？看看下图。预处理包括标记化，构建词汇表和索引。...https://github.com/tofunlp/lineflow 左边部分是来自PyTorch官方示例存储库的示例代码，它对文本数据进行常见的预处理。...如果文本数据满足此条件，则可以加载任何类型的文本数据。 加载后，它将文本数据转换为列表。列表中的项目对应于文本数据中的行。请看下图。这是直观的形象 lf.TextDataset。...lambda x: x.split() + [''] 在这里，将文本数据中的每一行用空格分割为标记，然后添加到这些标记的末尾。按照WikiText官方页面中的处理方式进行操作。...这是因为PyTorch的例子需要扁平标记的张量。
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...，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。...pyTorch中的智能数据加载：DataSets和Batches 在Keras中，数据加载和批处理通常隐藏在fit_generator函数中。...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。
之前发布过Python中函数的介绍：Python中函数的介绍 ，今天来做一个小小的补充说明：为什么说python里面函数参数的默认值最好不要使用可变类型 Python中，函数参数的默认值是在函数定义时计算的...当默认值是可变类型（如列表、字典等）时，这个默认值在函数定义时就会被创建并分配给参数。当函数被调用时，如果没有显式地传递该参数，函数将使用该默认值。...可变类型的默认值在函数定义时只会被创建一次，然后会在后续函数调用中重复使用。这意味着，如果在函数中修改了这个默认值，它将在后续的函数调用中保持修改后的值，而不是返回最初的默认值。...接下来我们通过一个例子演示一下: def add(a:int,b:list=[]): # 定义函数的时候就创建了列表 print(id(b)) b.append(a) print...(b) add(1) add(2) add(3) 从上面的运行结果，我们可以看出： 如果在函数的定义中，参数默认值使用可变类型，那么可变类型会在函数定义的时候就进行创建，如果使用不当的话，可能得到的效果与我们的预期不一致
具体来说，该模型的输入是： input_ids：一个形状为[batch_size, sequence_length]的torch.LongTensor，在词汇表中包含单词的token索引 token_type_ids...：形状[batch_size, sequence_length]的可选torch.LongTensor，在[0,1]中选择token类型索引。...类型0对应于句子A，类型1对应于句子B。...attention_mask：一个可选的torch.LongTensor，形状为[batch_size, sequence_length]，索引在[0,1]中选择。...以下是我们在此次运行中使用的超参数的完整列表： python .
本文主要是使用PyTorch复现word2vec论文 PyTorch中的nn.Embedding 实现关键是nn.Embedding()这个API，首先看一下它的参数说明 ?...其中两个必选参数num_embeddings表示单词的总数目，embedding_dim表示每个单词需要用什么维度的向量表示。...最终这个一层神经网络的所有权重，就是要求的词向量的矩阵 ?...如果不在词典中，也表示为unk self.text_encoded = torch.LongTensor(self.text_encoded) # nn.Embedding需要传入LongTensor...函数中的两个参数a,b都是维度为3的tensor，并且这两个tensor的第一个维度必须相同，后面两个维度必须满足矩阵乘法的要求 batch1 = torch.randn(10, 3, 4) batch2
**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...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...比如传入参数 mean 的张量形状为 1, 2，而传入参数 std 的张量形状为 2, 2，PyTorch 会根据广播机制的规则将传入 mean 参数的张量形状广播成 2, 2。...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。
文章目录 一、扩展属性 二、可空类扩展 三、使用 infix 关键字修饰单个参数扩展函数的简略写法 一、扩展属性 ---- 上一篇博客 【Kotlin】扩展函数 ( 扩展函数简介 | 为 Any 超类定义扩展函数..., 扩展属性 , 都是为 非空类型 定义的 , 如果要为 可空类型 定义扩展函数 , 则需要在 扩展函数 中 处理时 , 要多考虑一层 接收者 this 为空 的 情况 ; 注意下面的调用细节 : 如果定义的...扩展函数 是 为 非空类型定义的 , 可空类型变量 想要调用该 扩展函数 , 在调用时使用 " ?....非空类型扩展函数 如果定义的 扩展函数 是为 可空类型定义的 , 可空类型变量 想要调用该 扩展函数 , 在调用时直接使用 " . " 进行调用即可 ; 可空类型实例对象.可空类型扩展函数 代码示例...可以省略 接收者与函数之间的点 和 参数列表的括号 ; 调用 使用 infix 关键字修饰 的 单个参数扩展函数 : 接收者 函数名 函数参数 也可以使用 传统方式调用 : 接收者.函数名(函数参数)
一、numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 不同点 1、产生的数组类型为...1、产生的数组类型为torch.Tensor； 2、会将tensor放入GPU中进行加速运算（如果有GPU）； 3、导入方式为import torch，后续通过torch.tensor([1,2])或torch.Tensor...上运行且通过）： numpy： import numpy as np x = np.array([1,2]) #之所以这么写，是为了告诉大家，在Jupyter Notebook中，是否带有print()函数打印出来的效果是不一样的...是因为x.type()的输出结果为’torch.LongTensor’或’torch.FloatTensor’，可以看出两个数组的种类区别。...而采用type(x)，则清一色的输出结果都是torch.Tensor，无法体现类型区别。 PyTorch是个神奇的工具，其中的Tensor用法要远比numpy丰富。
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