torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是 torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数,函数的参数有:
一般情况下,0 < dim(mask) = K <= dim(张量),而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。然后我们有:boolean_mask(张量,掩码)[i, j1,…,jd] =张量(i1,…,反向,j - 1,…其中(i1,…,iK)是mask (row-major order)的第i个真实条目。轴可以与遮罩一起使用,以指示要遮罩的轴。在这种情况下,轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。还请参见:tf.ragged.boolean_mask,它可以应用于稠密张量和不规则张量,如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁),可以使用它。
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种:拼接concatenate和堆叠stack。
这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是,我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过应用我们在帖子中讨论的技术获得有意义的性能提升。
根据条件返回元素(x或y)。 如果x和y都为空,那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回,其中第一个维度(行)表示真实元素的数量,第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住,输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零,则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量,条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量,那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量,或者必须具有与x相同的形状。条件张量充当一个掩码,它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。如果条件是一个向量,x和y是高秩矩阵,那么它选择从x和y复制哪一行(外维),如果条件与x和y形状相同,那么它选择从x和y复制哪一个元素。
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数,这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值,只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则,而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数。它们是标记索引,标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列。
说明: 比较元素是否相等,第二个参数可以是一个数,或者是第一个参数同类型形状的张量
torch.split(Tensor, split_size_or_sections, dim)
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时,你可能会遇到一个错误,该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时,但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中,我们将探讨这个错误背后的原因,如何理解它以及如何修复它。
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引:获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
尽管张量在深度学习的世界中无处不在,但它是有破绽的。它催生出了一些坏习惯,比如公开专用维度、基于绝对位置进行广播,以及在文档中保存类型信息。这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor,并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。这篇文章附带的原型 PyTorch 库可以作为 namedtensor 使用。
TensorFlow提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
在进行深度学习模型训练时,我们常常会遇到各种各样的错误消息。其中一个常见的错误是: too many indices for tensor of dimension 3 这个错误通常出现在处理张量(Tensor)的过程中,意味着我们在访问或操作张量时使用了过多的索引。
论文名称:TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False,则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真,则假定张量表示一批实例,其中第一个维度由实例索引,并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*, x, y, z],那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作,将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽,则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列,则其队列运行器将捕获此异常,但是,如果在主线程中使用该操作,则由您自己负责捕获此异常。
本节介绍如何使用布尔掩码,来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准,提取,修改,计算或以其他方式操纵数组中的值时,掩码会有所帮助:例如,你可能希望计算大于某个值的所有值,或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
张量一共有三种类型,分别是:整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、
布尔掩码是基于规则来抽取,修改,计数或者对一个数组中的值进行其他操作,例如,统计数组中有多少大值于某一个值给定的值,或者删除某些超出门限的异常值。
接着【BBuf的CUDA笔记】十三,OpenAI Triton 入门笔记一 继续探索和学习OpenAI Triton。这篇文章来探索使用Triton写LayerNorm/RMSNorm kernel的细节。
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度,然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点,本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。
在很多情况下,有些数据并不是完整的,丢失了部分值,这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
本篇正文部分约10000字,分模块解读并实践了Transformer,建议收藏阅读。
可以看出,torch.Tensor()没有保留数值类型,其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类,传入的数据需要“初始化”;其它三个都是函数,而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的,这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。
在使用Python中的张量时,您可能会遇到一个常见的错误信息:"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时,就会出现这个错误。 在本文中,我们将探讨这个错误的含义,为什么会出现这个错误,以及如何解决它。
注:张量默认创建int64(长整型)类型,整数型的数组默认创建int32(整型)类型。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。 如果不指定dim,则默认为input的最后一维。 如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
默认下,Tensor为‘torch.FloatTensor’类型,若要改为double类型的,则需要执行
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例,可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值,它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后,变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状,必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样,使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外,张量类的所有重载运算符都被传递到变量上,因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时,我们经常会遇到处理多维数据的情况。然而,当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时,有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"(维度为3的张量有太多的索引)的错误信息。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
在学习pytorch的官方文档时,发现掩码的程序贴错了,自己写了一个,大家可以参考。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
当然在 PyTorch 中,转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。
这些天无论是还是私信,很多人希望看到更多关于深度学习基础内容,这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
ML是有趣的,ML是受欢迎的,ML无处不在。大多数公司要么使用TensorFlow,要么使用PyTorch,还有些老家伙喜欢Caffe。
机器翻译类应用-Encoder和Decoder共同使用 只使用Encoder端-文本分类BERT和图片分类VIT 只使用Decoder端-生成类模型
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将学习张量的Reduction 运算。
学习前端重在JavaScript的学习,由于之前没有系统的学习过JavaScript, 因此利用实习的假期时间系统的学习JavaScript从基础到高级。 在次记录学习笔记
数组的计算:广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较,掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排,从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
BitArray类用于以紧凑的方式表示"位的集合"(sets of bits). 虽然我们能把位的集合存储在常规数组内, 但是如果采用专门为位的集合设计的数据结构就能创建更加有效率的程序. 本章将会介绍如何使用这种数据结构, 并且将讨论一些利用位的集合所解决的问题. 此外, 本章节还包含二进制数、按位运算符以及位移(bit shift)运算符的内容。
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础,近段时间恰好学习了numpy,pandas,sklearn等一些Python机器学习和科学计算库,因此在此总结一下常用的用法。
原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks
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