但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...方法详解 论文中描述的LLM2Vec方法在代码层面主要涉及以下几个关键的修改，以将decoder-only模型转换为能够生成丰富文本编码的模型： 启用双向注意力：通常，decoder-only模型使用的是单向...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation
[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组
在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。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？”...PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。...torch.tensor() torch.sum() torch.index_select() torch.stack() torch.mm() 在安装完Pytorch后，在代码中可以直接导入： # Import...describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...)) 在上面的例子中，我们定义了一个 NumPy 数组然后将其转换为 float32 类型的张量。
/numpy-dtype.html https://blog.csdn.net/miao20091395/article/details/79276721 3、pytorch中的数据类型 ?...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是，要先将cuda类型转换为cpu类型，才能进一步将该类型转换为numpy类型。...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
将 PyTorch CPU 张量转换为 NumPy 数组： >>> import torch >>> x_torch = torch.arange(5) >>> x_torch tensor([0, 1...') >>> x_cupy = cupy.from_dlpack(x_torch) 类似地，可以将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量： >>> x_np = np.arange(5) >>...将 PyTorch CPU 张量转换为 NumPy 数组： >>> import torch >>> x_torch = torch.arange(5) >>> x_torch tensor([0, 1...将 PyTorch CPU 张量转换为 NumPy 数组： >>> import torch >>> x_torch = torch.arange(5) >>> x_torch tensor([0, 1...') >>> x_cupy = cupy.from_dlpack(x_torch) 同样，可以将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量： >>> x_np = np.arange(5) >>>
() target = target.numpy() img = img.ravel() context = engine.create_execution_context() output.../Caffe可以先转换为ONNX，再转换为TensorRT 近来工作，试图把Pytorch用TensorRT运行。...github中的转换代码，只能处理pytorch 0.2.0的功能（也明确表示不维护了）。和同事一起处理了很多例外，还是没有通过。吾以为，实际上即使勉强过了，能不能跑也是问题。...后来有高手建议，先转换为ONNX，再转换为TensorRT。这个思路基本可行。 是不是这样就万事大吉？当然不是，还是有严重问题要解决的。这只是个思路。...以上这篇Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...转换为Tensor的例子：>>> torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])tensor([[ 1.0000, -1.0000], [ 1.0000, -1.0000...2.3 Tensor的基本类型转换（也就是float转double，转byte这种。）...= tensor.long()torch.half()将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型newtensor = tensor.half()torch.int()将该tensor投射为int
detach()函数用于将张量从计算图中分离，numpy()方法将张量转换为NumPy数组。这样得到的是一个NumPy数组，代表散点图中的x轴数据。...尝试去掉后结果是不变的，应对某些pytorch版本转numpy必须这样做。...就是说上次for循环的param会对下次param的梯度求解产生影响，所以才要清空梯度。...数据迭代器""" #PyTorch提供的一个用于封装多个张量数据的数据集对象，*data_arrays用于将数据数组解包为多个参数。...shuffle= is_train) batch_size = 10 data_iter = load_array((features,labels), batch_size) #iter() 函数将数据迭代器转换为迭代器对象
GiantPandaCV导语：本文主要内容是关于如何理解 Pytorch 中的爱因斯坦求和 （einsum） ，并结合实际例子讲解和 Pytorch C++实现代码解读，希望读者看完本文后可以掌握 einsum...，用户只需要定义好索引的顺序，转置操作会在 einsum 内部完成。...('...ij->...ji', [a]) 实际例子解读 接下来将展示13个具体的例子，在这些例子中会将 Pytorch einsum 与对应的 Pytorch 张量接口和 python 简单的循环展开实现做对比...Pytorch einsum 实现简要解读 C++ 代码解读： github 代码链接：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/53596cdb7359116e8c8ae18ffef06f2677ad1296...文中对于 Pytorch C++实现代码的解析是基于我自己的理解，如果觉得有误或者不理解的地方欢迎讨论。 参考资料 https://www.youtube.com/watch?
如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？...github.com/onnx/models ONNX Model Zoo的模型opset版本都较低，可以通过tools下的convert_onnx_opset_version.py将opset转换为11...1）、把pytorch的训练模型pth文件转换到onnx文件 yolov5官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 这套程序里的代码比较乱，在pytorch里...，我试验过注释掉它，重新运行就会出错，打印出的错误如下： 由此可见，这段for循环代码是必需的。...五、pytorch转onnx常见坑： onnx只能输出静态图，因此不支持if-else分支。一次只能走一个分支。如果代码中有if-else语句，需要改写。 onnx不支持步长为2的切片。
format(tensor[:, -1])) print("First column: {}".format(tensor[..., 0])) 张量运算 张量之间有很多运算，包括算术、线性代数、矩阵处理（转置...Tensor转换为NumPy 与张量创建相同，使用 Tensor.asnumpy() 将Tensor变量转换为NumPy变量。...NumPy转换为Tensor 使用Tensor()将NumPy变量转换为Tensor变量。...PyTorch的张量操作也非常强大，但有时可能需要更复杂的调用方式或额外的步骤来实现相同的功能。 MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好的兼容性。...两者都可以轻松地将NumPy数组转换为各自的张量格式，并提供了与NumPy相似的操作接口。 然而，MindSpore在处理大规模数据时可能会显示出更高的效率，特别是当利用其稀疏张量结构时。
Numpy与Torch torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式；torch_data.numpy...()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。...二、PyTorch实现回归 先看完整代码： ? ? 首先创建一组带噪声的二次函数拟合数据，置于Variable中。定义一个构建神经网络的类Net，继承torch.nn.Module类。...循环迭代训练过程。 ? 三、PyTorch实现简单分类 完整代码： ? ? 神经网络结构部分的Net类与前文的回归部分的结构相同。...本文代码 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 torch 即可获取。
使用 PyTorch 进行深度学习 分为三个不同的部分。第一部分涵盖了基础知识，详细介绍了 PyTorch 提供的设施，以便用代码将图 1.1 中深度学习的草图付诸实践。...训练循环可能是深度学习项目中最不令人兴奋但最耗时的部分。在此之后，我们将获得一个在我们的任务上经过优化的模型参数：图中训练循环右侧所示的训练模型。...它们无一例外地包括将某种形式的数据（如图像或文本）转换为另一种形式的数据（如标签、数字或更多图像或文本）。从这个角度来看，深度学习实际上是构建一个能够将数据从一种表示转换为另一种表示的系统。...在我们开始将数据转换为浮点输入的过程之前，我们必须首先对 PyTorch 如何处理和存储数据–作为输入、中间表示和输出有一个扎实的理解。本章将专门讨论这一点。...图 3.6 张量的转置操作 3.8.3 高维度中的转置 在 PyTorch 中，转置不仅限于矩阵。
最近在运行pytorch代码时发现的该错误，不管是 expected cpu 还是 expected cuda， 本质原因都是类型不匹配。...->cuda : data.cuda()->cpu: data.cpu()->numpy：注意cuda类型不能直接转numpy 须先转成Cpu类型，data.cpu().numpy()...注意在CUDA下训练中的数据不能直接转换为numpy，data.cpu().detach().numpy()
且每篇文章我都会尽可能将简化涉及到垂直领域的专业知识，转化为大众小白可以读懂易于理解的知识，将繁杂的程序创建步骤逐个拆解，以逐步递进的方式由难转易逐渐掌握并实践，欢迎各位学习者关注博主，博主将不断创作技术实用前沿文章...数据预览# 转换为DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 将日期转换为时间序列，并设为索引df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format...使用PyTorch框架进行此类预测需要几个步骤：数据预处理、定义LSTM模型、训练模型、以及最后的预测。下面我会概述这个过程的每个步骤，并提供相应的示例代码。...[samples, time steps, features]# 转换为PyTorch张量X_torch = torch.from_numpy(X).float()y_torch = torch.from_numpy...PyTorch张量input_data_tensor = torch.from_numpy(input_data_normalized).float()# 存储预测结果predictions_normalized
对本节内容进行总结，我们刚刚将标准的Python I/O 引入了PyTorch数据集中，并且我们不需要任何其他特殊的包装器或帮助器，只需要单纯的Python代码。...这是TESNamesDataset在循环中进行调用的一个简单示例。...为清理TES数据集的代码，我们将更新TESNamesDataset的代码来实现以下目的： 更新构造函数以包含字符集 创建一个内部函数来初始化数据集 创建一个将标量转换为独热(one-hot)张量的工具函数...to_one_hot使用数据集的内部编码器将数值列表转换为整数列表，然后再调用看似不适当的torch.eye函数。实际上，这是一种巧妙的技巧，可以将整数列表快速转换为一个向量。...我记得必须管理属于一个样本的数据，但该数据必须来自三个不同的MATLAB矩阵文件，并且需要正确切片，规范化和转置。
为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。...向量本身不变 resize改变向量行列及其本身 .T 求转置 ravel( &...amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;#39; ) 按列展平；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量...与Numpy比较 pytorch与numpy函数对照表 2.5 Tensor与Autograd 2.5.2 计算图 左图正向传播，右图反向传播；不随计算发生变化称 叶子节点( x, w, b ) ，...，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率0.5随机水平旋转；ToTensor( ) 将给定图像转换为Tensor datasets.ImageFolder
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...转换 除了CharTensor，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...ndarray = tensor.cpu().numpy() tensor = torch.from_numpy(ndarray).float() tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy...[0,1]，需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image=r'/content/drive/My...torch.stack([t1,t2,t3],dim=0) print(s1.size()) print(s2.size()) torch.Size([30, 5]) torch.Size([3, 10, 5]) 14、将整数标签转换为
在实现一些算法时，数学表达式已经求出来了，需要将之转换为代码实现，简单的一些还好，有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等，若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...：transopose 矩阵乘法：dot 张量乘法：tensordot 向量内积：inner 外积：outer 该函数在 numpy、tensorflow、pytorch 上都有实现，用法基本一样，定义如下...为三维张量，上面代码用公式来表达的话就是： ? 换成 einsum 标记法： ? 然后根据此式使用 einsum 函数实现等价功能： 更进一步的，如果 ? 不止是三维，可以将下标 ?...然后是测试代码： 上面 Timer 是 timeit 模块内的一个类 将两个函数各执行 20 遍，最后的结果为，单位为秒： 可以看到，einsum 比 sum 快了几乎一个量级，接下来测试单个张量求和...不过在 numpy 的实现里，einsum 是可以进行优化的，去掉不必要的中间结果，减少不必要的转置、变形等等，可以提升很大的性能，将 einsum 的实现改一下： 加了一个参数 optimize=True
这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...tensor([[1，2，3，4]， [5，6，7，8]]) tensor([[1，2，3,4,5, 6，7，8]]) 数据的转换 Numpy转Tensor import torch import...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。 ...transform = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) PyTorch处理图片案例
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