我尝试将一个函数应用于3d火炬张量,同时将该函数应用于2d张量,该张量通过3d火炬张量的轴1读取。 例如,我有一个形状为(51, 128, 20100) (名为autoencode_logprob的变量)的火炬张量,函数(Rawid2sentence)在形状(51, 20100)的输入上运行。 现在,我编写了使用naive for循环运行的代码,使用range(128)逐个循环。 然而,它太慢了。以下是重要的代码部分。 autoencode_logprobs是3d张量,我需要沿着它的第二个轴应用rawids2sentence函数。有没有帮助将其矢量化? for i in range(128)
假设我们有火炬张量:
A: with shape BxHxW and values in {0,1}, where 0 and 1 are classes
B: with shape Bx2xD and real values, where D is the dimensionality of our vector
We want to create a new tensor of shape BxDxHxW that holds in each index specified in the spatial dimension (HxW), the vector that correspon
我一直在尝试更好地理解RNN,并且正在使用numpy从头开始创建一个RNN。我在计算损失的时候,有人建议我不要用梯度下降和权重矩阵来更新自己,而是使用pytorch .backward函数。我开始阅读这里的一些文档和帖子,介绍它是如何工作的,似乎它将计算火炬张量在函数调用中包含requires_grad=True的梯度。
因此,除非创建火炬张量,否则我无法使用.backward。当我试图在损失标量上这样做时,我会得到一个'numpy.float64' object has no attribute 'backward'错误。我只是想确认一下。谢谢!
我有一个批号N的张量。
t = [[...], [....], [....] .... ]
在第二张量指数中,我在每个张量中有N个元素的指数。
indices = [i0, i1, i2 .... ]
因此,我希望通过以下方式从t0创建t:
t0 = [[ set X at i0 ], [ set X at i1 ], [ set X at i2 ] .... ]
我怎么才能在火炬上做到这一点?
我有Lua代码,它使用luasocket从url下载图像:
local http = require('socket.http')
local image = require('image')
image_url = 'https://www.somedomain.com/someimage.jpg'
local body, code = http.request(image_url) -- body has jpg binary data
if not body then error(code) end -- check for errors
我正在使用模型来训练它的一些蛋白质序列。我已经有了向量,现在我想用TSNE绘制它们。但是,当我试图将向量传递给TSNE模型时,我得到:
'list' object has no attribute 'shape'`
我应该如何绘制毕火炬向量(实际上,它们是焦火炬张量)?
我到目前为止掌握的代码:
sequence_representations = []
for i, (_, seq) in enumerate(new_list):
sequence_representations.append(token_representations[i, 1 : l
我用的是火炬,我有维数a,b,c的张量A和维数a,d的张量b,我想要创建维数a,b,c,d的张量C,即A中的元素与B中的元素的乘积,下面的运算如下:
for i in range(a):
for j in range(b):
for k in range(c):
for l in range(d):
C[i,j,k,l]=A[i,j,k]*B[i,l]
这是预期的工作,但是非常缓慢。在放火炉中进行这种操作的最佳做法是什么?
谢谢。
我试图理解为什么我不能直接覆盖火炬层的重量。请考虑以下示例:
import torch
from torch import nn
net = nn.Linear(3, 1)
weights = torch.zeros(1,3)
# Overwriting does not work
net.state_dict()["weight"] = weights # nothing happens
print(f"{net.state_dict()['weight']=}")
# But mutating does work
net.state_