从std::vector<Tensor>值创建张量 - 腾讯云开发者社区

文章目录认识张量 Tensor与 Variable Tensor 张量的创建一、直接创建 torch.tensor（） torch.from_numpy(ndarray) 二、依据数值创建 2.1...张量所在设备， GPU/CPU ，是加速的关键张量的创建一、直接创建 torch.tensor（）功能：从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy...torch.from_numpy(ndarray) 功能：从numpy 创建 tensor 注意事项：从 torch.from_numpy 创建的 tensor 于原 ndarray 共享内存，当修改其中一个的数据..., 5]]) 2.7 torch. arange 功能：创建等差的1 维张量注意事项：数值区间为[start,end） start : 数列起始值 end : 数列“结束值” step : 数列公差，...]) 2.9 torch. logspace 功能：创建对数均分的1 维张量注意事项：长度为steps, 底为 base start : 数列起始值 end : 数列结束值 steps : 数列长度

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pytorch基础知识-tensor张量的创建下

本期继续介绍pytorch中，tensor的建立方法。使用rand函数进行tensor初始化： rand函数会随机产生0~1之间的数值（不包括1）。...在pytorch中使用torch.rand(d1, d2)来建立tensor # torch.rand(d1, d2) a = torch.rand(3, 3) print(a) 输出 tensor([...1.7064]]) 加入N(均值，方差)参数可以进一步调参若想自己设置相应的均值和方差， b = torch.normal(mean=torch.full([10], 0), std=torch.arange...当然想生成一维张量时， a = torch.full([1], 2) print(a) tensor([2.])...7]) 创建等分数列，torch.linspace(start, end, steps=a) 这里的a为数量值 a =torch.linspace(1, 9, steps=4) # 将1至9平均4等分

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pytorch基础知识-tensor张量的创建上

张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记法（1）从numpy数组中引用： import torch import numpy as np a = np.array([1,...均变成了float类型的tensor张量。...] [1. 1. 1.]] tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) 法（2）直接从list数据中创建 a...注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（

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从 C++ STD::VECTOR的RESIZE和RESERVE看VECTOR的源码实现

/vector/reserve/ 第一步：搞清楚vector数据结构定义思考60秒：sizeof(vector)大小多少？...可分配空间是vector之外的思考60秒：vector(10，0) 执行过程 vector(10，0) 执行过程 a 执行_Vector_base构造函数 b 初始化size(10），调用对应构造函数...: protected _Vector_base explicit vector(size_type __n) : _Base(__n, allocator_type...{ public: ~_Vector_base() { _M_deallocate(_M_start, _M_end_of_storage - _M_start); } _Vector_base...在构造时候已经预先分配 size_type capacity() const { return size_type(_M_end_of_storage - begin()); } std

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PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之前向传播

struct BucketAccumulator { std::vector indices; // 桶内容，是张量列表 size_t size = 0; // 桶大小，...向该桶的张量列表 indices 里面插入新张量的index，indices 是 tensor index list。增加对应桶大小。如果需要，就设定成大小限制的初始值。...std::vectorstd::vector> compute_bucket_assignment_by_size( const std::vectorTensor>...struct BucketAccumulator { std::vector indices; // 桶内容，是张量列表 size_t size = 0; // 桶大小，...=*/true); std::vectorTensor> indices_tensor_list = {indices_tensor_device}; // 对 indices_tensor_device

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PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化

std::vectorTensor> bucket_tensors_; // The vector with a single flattened tensor containing the...在每次向后传播中，将所有参数梯度中的张量复制到桶中，并在AllReduce之后将平均梯度复制回桶中。为了加速复制操作，存储桶始终与参数在同一设备上创建。...遍历传入的所有张量：给所有的tensor一个index，从0开始递增，一直到 tensors.size()，如果已经传入了 indices，就拿到张量的index。...拿到BucketAccumulator，往该桶的张量列表里面插入新张量的index，indices 是 tensor index list。增加对应桶大小。如果需要，就设定成大小限制的初始值。...std::vectorstd::vector> compute_bucket_assignment_by_size( const std::vectorTensor>

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PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构

> buckets_; const std::vectorstd::vectorTensor>> replicas_; // 传入的张量 const c10::intrusive_ptr...std::vectorTensor> bucket_views_in ：提供了从输入角度在 contents 之中查看具体梯度的方法。...std::vectorTensor> bucket_views_out ：提供了从输出角度在 contents 之中查看具体梯度的方法。...std::vectorTensor> bucket_views_in; // 怎么从contents 之中查找 std::vectorTensor> bucket_views_out...假如模型的 parameters 一共有12个张量，则 tensor index 从 0 到 11。

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不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！

::vectorstd::pairstd::string, tensorflow::Tensor>> inputs{"input", std::move(tensor)}; // The outputs...These will also be on the CPU. std::vectorTensor> outputs; // Tensor names to fetch for ...首先，用户必须从会话中创建一个 tensorflow::CallableOptions 的实例，以指定哪些张量被传入和传出 GPU 内存而不是 CPU 内存。...在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...inputs.push_back(std::move(tensor)); } std::vectorTensor> outputs; TF_RETURN_IF_ERROR(session

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【他山之石】13个你一定要知道的PyTorch特性

你可以通过创建N个nn.Linear来做到这一点。或者你也可以创建一个单一的线性层，做一个向前传递，然后将输出分成N块。这种方法通常会带来更高的性能，所以这是一个值得记住的技巧。...，如果条件是真，那么从第一个张量中取元素，如果条件是假，从第二个张量中取元素。...(condition_or_mask, x, y) tensor([ 1., 2., 3., -4., -5.], grad_fn=) 11 在给定的位置给张量填入值...(Tensor.scatter) 这个函数的用例如下，你想用给定位置下另一个张量的值填充一个张量。...index变量表示data张量的第i个值应该放在values张量的哪个位置。

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13个你一定要知道的PyTorch特性

你可以通过创建N个nn.Linear来做到这一点。或者你也可以创建一个单一的线性层，做一个向前传递，然后将输出分成N块。这种方法通常会带来更高的性能，所以这是一个值得记住的技巧。...使用 torch.where来对tensors加条件当你想把两个张量结合在一个条件下这个函数很有用，如果条件是真，那么从第一个张量中取元素，如果条件是假，从第二个张量中取元素。...在给定的位置给张量填入值(Tensor.scatter) 这个函数的用例如下，你想用给定位置下另一个张量的值填充一个张量。一维张量更容易理解，所以我将先展示它，然后继续更高级的例子。...index变量表示data张量的第i个值应该放在values张量的哪个位置。...在网络中进行图像插值 (F.interpolate) 当我学习PyTorch时，我惊讶地发现，实际上可以在前向传递中调整图像(或任何中间张量)，并保持梯度流。

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【AIGC篇】解锁 AIGC 工具：入门者到高级达人的终极蜕变手册

跟着我，开启从入门到高级的 AIGC 蜕变之旅，赶紧关注收藏，开启精彩之旅吧~ AIGC（人工智能生成内容）工具正在改变我们创造和消费内容的方式，从文本生成、图像创作到音频和视频的制作，AIGC 展现出了巨大的潜力...，进行输入张量的设置和处理 // 由于篇幅限制，以下为简化代码，实际应用需要更多的初始化和数据处理步骤 tensorflow::Tensor input(tensorflow::DT_FLOAT...i = 0; i < 10; ++i) { input_tensor[i] = 0.0f; } std::vectorTensor> outputs...) { std::cout tensor(i) << " "; } std::cout std::endl; session->Close...首先创建一个 TensorFlow 会话，然后创建输入张量并初始化。运行会话，将输入张量传入模型并获取输出张量，这里假设已经有一个预训练的模型（实际需要加载），并处理输出结果。

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NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)

template class Tensor2 { std::vector dimensions_; size_t num_elements_; std...std::vector; 关于 Tensor 和 Bag 的联系，可以参见下面的函数。...PyTorch 支持不同layout的张量，大家可以从 torch/csrc/utils/tensor_layouts.cpp 找到，比如 at::Layout::Strided，at::Layout:...一个 SparseTensor 使用三个稠密张量来表示： indices 表示稀疏张量的非零元素坐标。 values 则对应每个非零元素的值。 shape 表示本稀疏张量转换为稠密形式后的形状。...会针对BufferBlock2进行创建。

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libtorch:C++开发深度学习模型算法《张量基本操作》

#include #include using namespace std; // 张量创建一个{3,4}的张量 auto b...= torch::rand({3,4}); std::cout创建的张量:"std::endl; b.print(); // 创建张量 at::Tensor...torch auto device = torch::Device(torch::kCUDA); std::coutstd::endl; //初始化张量的值...aa[4] = {1,2,3,4}; auto aaa = torch::from_blob(aa,{2,2},torch::kFloat); //使用容器来初始化张量 vector...//求张量a第0维度的最大值 std::tupleTensor, torch::Tensor> max_classes = (torch::max)(atensor,

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NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)

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PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之构建Reducer和Join操作

Reducer::Reducer( std::vectorstd::vectorTensor>> replicas, // 张量 std::vectorstd::vector...std::vectorTensor> bucket_views_in ：提供了从输入角度在 contents 之中查看具体梯度的方法。...std::vectorTensor> bucket_views_out ：提供了从输入角度在 contents 之中查看具体梯度的方法。...关于 std::vectorTensor> bucket_views_in 和 std::vectorTensor> bucket_views_out 的进一步说明：这两个变量提供在...as_strided ：依据现有tensor以及给定的步长来创建一个视图（类型仍然为tensor），需要注意，这里的结果是视图，所以这个张量依然和原始张量共享内存。

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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...，当接收数据内容时，torch.Tensor 创建的 Tensor 会使用默认的全局数据类型，而 torch.tensor 创建的 Tensor 会使用根据传入数据推断出的数据类型。」...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。...传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的 Tensor，如果忘记替换掉这些未初始化的值，直接输入到神经网络中，可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。

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PyTorch 的这些更新，你都知道吗？

创建张量新版本中，创建 Tensor 的方法还可以使用 dtype，device，layout 和 requires_grad选项在返回的 Tensor 中指定所需的属性。...torch.tensor 是新添加的张量创建方法之一。...*tensor 方法不同的是，你也可以通过这种方式（单个 python 数字在 torch.*tensor 方法中被视为大小）创建零维张量（也称为标量）。...这是从现有数据（如 Python 列表）创建张量的推荐方法。...＃5054 提高 CUDA 中随机数生成的内存占用率＃5710 为常规规范的优化添加标准优化形式＃5722 添加快速融合的 GLU 反向传播过程＃5782 通过使用 std :: vector + sort

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PyTorch 重磅更新，不只是支持 Windows

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TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制

生产者调用 Send() 方法在一个命名的通道上发送一个张量。消费者调用 Recv() 方法从一个指定的通道接收一个张量。一个张量的序列可以从生产者传递给消费者。...::vector keys; std::vectorTensor>* received_keys = new std::vectorTensor>; keys.reserve...::vector& alloc_attrs, const std::vector& keys, gtl::ArraySliceTensor...::vector& alloc_attrs, const std::vector& keys, std::vectorTensor>*...(), std::move(done)); } 4.2.6 LocalRendezvous LocalRendezvous::RecvAsync 完成了从本地 table 读取张量的操作。

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Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎

using tensor_list = std::vectorTensor>; using variable_list = std::vector; using edge_list...= std::vector; using saved_variable_list = std::vector; using IndexRange = std:...编写封装函数，该函数处理从 Python 世界传入的参数。 C 语言实现功能逻辑。把 C 语言的返回值包装成 Python 对象。在 PyMethodDef 结构体中注册所需要的函数。...从输入获取输入张量和梯度张量，主要是检查tensors和grad_tensors的变量类型以及tuple size是否一致。...最后通过lock()函数创建一个std::shared_ptr来管理对象。

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PyTorch ：了解Tensor(张量)及其创建方法

pytorch基础知识-tensor张量的创建下

pytorch基础知识-tensor张量的创建上

从 C++ STD::VECTOR的RESIZE和RESERVE看VECTOR的源码实现

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