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理解 PyTorch 中的 gather 函数

文字理解 我遇到的代码是 NLP 相关的，代码中用 torch.gather() 来将一个 tensor 的 shape 从 (batch_size, seq_length, hidden_size)...但是由于 input 可能含有多个维度，是 N 维数组，所以我们需要知道在哪个维度上进行 gather，这就是 dim 的作用。 对于 dim 参数，一种更为具体的理解方式是替换法。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...直观理解 为便于理解，我们以一个具体例子来说明。我们使用反推法，根据 input 和输出推参数。这应该也是我们平常自己写代码的时候遇到比较多的情况。...Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow

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Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...程序性约束的引入可以帮助模型更好地理解和学习任务的内在逻辑，提高模型的泛化能力，减少对数据的依赖，并避免学习到错误或不相关的模式，特别是在数据稀缺或数据质量不高的情况下。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。

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    【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

    在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。...作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...又因为KL散度中包含两个部分，第一部分是交叉熵，第二部分是信息熵，即KL=交叉熵−信息熵。...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...默认：mean 07 总结 上面这些损失函数是我们在日常中经常使用到的，我将TensorFlow和PyTorch相关的API都贴出来了，也方便查看，可以作为一个手册文章，需要的时候点出来看一下。

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    Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

    1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。...通常都是用在多分类模型中，实际应用中我们一般用 NLLLoss 比较多。7、nn.NLLLoss2d和上面类似，但是多了几个维度，一般用在图片上。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解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

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    Pytorch 前反馈：在神经网络训练中降低损失

    今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...再把这个损失往回传。 最后，更新一下网络的权重。一般我们会用一个简单的规则：新的权重 = 旧的权重 - 学习率 * 梯度。...随便来个 32x32 的输入图片，我们的网络就能得到一个输出。 前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。 在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。

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    源码级理解Pytorch中的Dataset和DataLoader

    朋友，你还在为构建Pytorch中的数据管道而烦扰吗？你是否有遇到过一些复杂的数据集需要设计自定义collate_fn却不知如何下手的情况？...本篇文章就是你需要的，30分钟带你达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader的源码级理解，并提供构建数据管道的3种常用方式的范例，扫除你构建数据管道的一切障碍。...对于一些复杂的数据集，用户可能还要自己设计 DataLoader中的 collate_fn方法以便将获取的一个批次的数据整理成模型需要的输入形式。...一，深入理解Dataset和DataLoader原理 1，获取一个batch数据的步骤 让我们考虑一下从一个数据集中获取一个batch的数据需要哪些步骤。...第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的 sampler和 batch_sampler参数指定的。

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    一文理解 PyTorch 中的 SyncBatchNorm

    对于一般的视觉任务比如分类，分布式训练的时候，单卡的 batch size 也足够大了，所以不需要在计算过程中同步 batchnorm 的统计量，因为同步也会让训练效率下降。...每个thread block 负责处理的数据大小和其中每个线程负责处理的位置，如下图所示： 如上图所示紫色方块表示thread block中的一个thread，紫色箭头指向表示，在kernel执行过程中...__shfl_xor_sync 简单来理解，只需要关注第 2 和 3 个参数，第二个参数是线程之间要交换的值，第三个参数传 i。...最后每个 GPU 根据上面的计算公式计算本地输入x对应的梯度，但是需要注意的是，由于 sum_dy 和 sum_dy_xmu是跨 GPU 全局累加的结果，所以上面公式中的 rc=B*H*W要改为 rc=.../pytorch/blob/master/aten/src/ATen/native/cuda/Normalization.cuh https://github.com/pytorch/pytorch/blob

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    工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

    对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。...最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。...在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念。...实际上是模型参数拟合的过程（比如使用最小二乘法、梯度下降法求解回归模型中的参数），也可以理解为模型求解的过程（比如使用最大期望法求解概率模型中的参数）。...一文看懂各种神经网络优化算法 一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有

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    人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

    写在前面 这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...这张图是将特征归一化的结果，能更好的反映余弦距离，竖线是该类在最后一个FC层的权重，等同于类别中心（这一点对于理解loss的发展还是挺关键的） 后面的图片也都是这种形式，大家可以比较着来看 Modified...去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...中是不对x进行标准化的, # 标准化可以提升性能，也会增加收敛难度，A-softmax本来就很难收敛 cos_theta = F.normalize(input).mm...+b=y的输出了， # 到这里使用了Focal Loss，如果直接使用cross_Entropy的话似乎效果会减弱许多 log = F.log_softmax(output

    1.9K20

    深入理解Pytorch中的分布式训练

    ，关于torch.multiprocessing留到后面讲 在启动后，rank和world_size都会自动被DDP写入环境中，可以提前准备好参数类，如argparse这种 args.rank = int...pin_memory的意思是提前在内存中申请一部分专门存放Tensor。假如说你内存比较小，就会跟虚拟内存，即硬盘进行交换，这样转义到GPU上会比内存直接到GPU耗时。...之和，如果想要存储每个step平均损失，可以进行all_reduce操作，进行平均，不妨看官方的小例子来理解下： >>> # All tensors below are of torch.int64 type...dist.all_reduce(value) if average: value /= world_size return value 看到这，肯定有小伙伴要问，那这样我们是不是得先求平均损失再回传梯度啊...此时就需要咱们把每个进程得到的预测情况集合起来，t就是一个我们需要gather的张量，最后将每个进程中的t按照第一维度拼接，先看官方小例子来理解all_gather >>> # All tensors

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    理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

    (step5中矩阵列数)固定为 l 。...比如，传给cross_entropy&softmax进行分类……或者获取每个time_step对应的隐状态 h_i^t ，做seq2seq 网络……或者搞创新…… 2、Pytorch源代码参数理解 2.1...： input_size – 输入数据的大小，也就是前面例子中每个单词向量的长度 hidden_size – 隐藏层的大小（即隐藏层节点数量），输出向量的维度等于隐藏节点数 num_layers – recurrent...，即上面例子中的一个句子（或者一个batch的句子），其维度形状为 (seq_len, batch, input_size) seq_len: 句子长度，即单词数量，这个是需要固定的。...Scofield的回答 Pytorch-LSTM MARSGGBO♥原创 如有意合作或学术讨论欢迎私戳联系~ 邮箱:marsggbo@foxmail.com 2019-12-31 10:41

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    『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

    『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 ---- 0....基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...形象的理解:当做是一个球体，但是为了可视化方便，把球给压扁了。就成为了二维的图像。（个人理解） 如何操作？应该通过降维方法。 这样如何完成分类的？...所以提出了center loss 损失函数。(paper) 2. Center loss ? ? center loss 考虑到不仅仅是分类要对，而且要求类间有一定的距离。上面的公式中 ?

    2.7K50

    keras中的损失函数

    损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...y_true, y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用categorical_crossentropy损失时...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。

    2.1K20

    【动手学深度学习】softmax回归从零开始实现的研究详情

    提示：尝试计算(\exp(50))的大小。 当计算exp(50)时，可能会遇到数值溢出的问题。softmax函数的定义是通过对输入向量中的每个元素进行指数运算，然后进行归一化，使得所有元素的和为1。...print(softmax_value) 结果： 2.本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数的定义实现的。它可能有什么问题？提示：考虑对数的定义域。 根据提示考虑对数的定义域。...交叉熵损失函数在计算中通常会涉及对数运算，而对数函数在定义域上有限制。对数函数的定义域是正实数，即输入值必须大于零。 在李沐老师的本节中，如果交叉熵损失函数的计算结果中包含负数或零，将会导致问题。...这是因为对数函数在定义域之外没有定义，尝试对负数或零进行对数运算将会导致错误或异常。 特别是在计算softmax函数的交叉熵损失时，可能会遇到这样的问题。...研究体会 通过这次研究，我深入学习了softmax回归模型，理解了它的原理和基本实现方式。

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    交叉熵损失函数的概念和理解

    公式 定义 在信息论中,若一个符号字符串中的每个字符的出现概率 已知,则可用香农熵估计该字符串中每个符号 编码所需的平均最小位数....例如,可计算单次"HELLO"的熵: 因此,采用最优编码方案时,"Hello"中的每个符号需要2位计算单词"Hello"中的每个符号需要2位....在对符号进行编码时,如果假设了其他的概率 而非真实概率 ,则对每个符号所需的编码的长度就会更大.这正是交叉熵所发挥作用的时候....作为一个损失函数假设p为所期望的输出和概率分布("编码"),其中实际值 有100%,而其他任何值为0,将q作为由模型计算得到的输出,请牢记,sigmoid函数的输出是一个概率值....有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输出越接近,交叉熵也会越小,这正是损失函数所需要的

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    NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

    引言 故事起源于我之前博客【NLP笔记：fastText模型考察】遇到的一个问题，即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题，后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题..., shape=(), dtype=float64) 2. pytorch实现 给出pytorch框架下的cross entropy代码实现如下： def cross_entropy(y_pred, y_true...，计算得到cross entropy结果为： tensor(1.7533) 3. tensorflow与pytorch中交叉熵的区别 由上述第二节的内容中我们已经发现，1.75才应该是cross entropy...我们对这一假设进行尝试，重新定义cross entropy函数： def cross_entropy(y_true, y_pred): y_pred = tf.nn.softmax(y_pred...中自行实现的cross entropy函数在实际的运行中发现效率略低于pytorch内置的函数实现，因此，在实际的应用中，更建议使用系统内置的cross entropy函数，尽管其定义真心奇葩，唉。。。

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    『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

    基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...其中W和b就是分类层参数，其实就是最后学习到的分类中心，对应下图就是每种颜色对称轴，各种颜色点的集合就是x=encoder（row），就是分类层前面一层的输出。 ? 下面图如何理解呢？...形象的理解:当做是一个球体，但是为了可视化方便，把球给压扁了。就成为了二维的图像。（个人理解） 如何操作？应该通过降维方法。 这样如何完成分类的？...所以提出了center loss 损失函数。(paper) 2. Center loss ? ? center loss 考虑到不仅仅是分类要对，而且要求类间有一定的距离。上面的公式中 ?

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