层的不兼容输入(ndim=4，found ndim=3) - 腾讯云开发者社区

可以看出一个简单的规律，就是前一级网络的输出size等于后一级网络的输入size. 对照网络，可以完全对应的上：将shape打印出(由dims表示），可以看出和上图完全吻合。...ndata = 784 2: n->outputs[0]->ndata = 6272 3: n->inputs[0]->ndim = 4 4: n->outputs[0]->ndim = 4 (gdb)...从最后一层的模型看不出它的结构，实际上它是一个全连接层：这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来，芯原的转换工具，可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型，而netron是支持此类型的可视化输出的...以下模型是和上图同一个模型文件，转换为芯原格式的JSON模型文件后，通过NETRON分析得到的网络模型结构，可以看到，最后一层是全连接。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

Stack函数官方API介绍，我是没看懂，不排除有大神看一眼就懂，如果没看懂也没关系，可以继续往下读，相信一定能理解stack究竟是怎么工作的。..., np.newaxis] 以前的arr的shape是(3,4)，经过这样的操作之后，就变成了(3,4,1),也就是3个2维数组，每个2维度数组中有4个1维数组，每个1维数组中有1个元素。...,从外边数第二个轴有一层方括号,这里还好一点,最难理解的是最里边的轴,最后来看一下最内侧的轴。...numpy中的广播广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。...简单看看CNN网络能够做什么：输入 -> CNN 网络 ->输出如果做图像识别，输入就是要识别的图像，输出就是可能的图像的概率，概率越大，自然可能性越大。

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基于OneFlow实现Unfold Fold算子

从卷积层说起熟悉CNN的小伙伴应该知道卷积是一个很常用也很重要的操作，CNN里的卷积和信号处理的卷积并不是一回事，CNN的卷积是做一种二维的互相关运算，以《动手学深度学习》5.1章为示例：《动手学深度学习...] [2. 3. 5. 6.] [4. 5. 7. 8.] [5. 6. 8. 9.]]...我们假设输入是一个(1, 2, 4, 4)的张量，但在框架内部，我们通常都是以一个一维数组来存储的，如下图所示：输入内存排布然而我们需要对应的高维数组索引，OneFlow内部有一个NdIndexHelper...NDIM==2的循环这里index的计算是从输出往输入推，公式是（以H为例）： Oh*stride_h + kh*dilation_h - padding_h 计算得到输入的index，如果小于0或者大于输入的宽高...小结这部分代码是接手同事写一半的代码完成的，不得不说同事的构思真的很巧妙，通过模板参数能够拓展1d 2d 3d，nchw, nhwc各种格式，尽管直观上不太好理解。

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剖析源码讲解Numpy模块中的tile函数

因为c.ndim也就是c的维度与d也就是元组中的元素个数不匹配，或者说是要进行重复的A的维度和reps重复次数不匹配，这样可想而知是不可以的，所以加入了一个进行处理的代码。...判断语句 if (d ndim)，因为d == c.ndim所以不执行。...[[1 2][3 4]].repeat(2,0)的执行结果是[[1 2] [1 2] [3 4] [3 4]] 返回结果 return c.reshape(shape_out)，也就是array([[1,2,3,4...],[1,2,3,4]]).reshape((2,4))，执行的结果是[[1 2 1 2] [3 4 3 4]] import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4...]]) reps = (1,2) print(np.tile(A,reps)) ''' [[1 2 1 2] [3 4 3 4]] '''

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从头开始重新创建 PyTorch

t = torch.arange(0, 24).reshape(2, 3, 4) print(t) # [[[ 0, 1, 2, 3], # [ 4, 5, 6, 7], # [ 8...22, 23]]] print(new_t.shape) # [3, 2, 4] print(new_t.stride()) # [4, 12, 1] 如果打印内部数组，两者具有相同的值： print_internal...t.is_contiguous() # True new_t.is_contiguous() # False 这意味着，如果我们要按顺序访问那些不连续的元素，效率会比较低（因为这些元素在内存中的存储并不是连续的...，这可以提供更好的内存访问效率： print(new_t) # [[[ 0, 1, 2, 3], # [12, 13, 14, 15]], # [[ 4, 5, 6, 7], #..., 3]]) result = tensor1 + tensor2 print(result[0, 0]) # 4

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初探numpy

与C的float兼容 float64 f8或d 标准的单精度浮点数，包括：1个符号位，11个指数位，52个尾数位。...与C的double和Python的float对象兼容 complex64、complex128 c8、c16 分别用两个32位、64位浮点数表示的复数 bool ?...) print(array) print(array.dtype) [1. 2. 3.] float64 ndarray对象属性 ndarray对象属性有：属性描述 ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量...import numpy as np #ndim属性 array_a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) print(array_a) print(array_a.ndim)...#调整大小 array_b=array_a.reshape(2,2,2) print(array_b) print(array_b.ndim) [1 2 3 4 5 6 7 8] 1 [[[1 2]

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Python3-array和matrix

- 把matrix转换为array用asarray（） - asanyarray()根据和你的输入的类型保持一致。...[2, 3, 4, 5]]) >>> d array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]) >>> e matrix([[1,...2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]]) >>> a.size 2 >>> a.ndim...1 >>> b.size 4 >>> b.ndim 2 >>> c.size 8 >>> c.ndim 2 >>> d.size...## 补充 ## 如何让 M = matrix([1, 2, 3, [4]]) 如何转变为 array([1, 2, 3, 4]) 比较优雅的办法： x=matrix(arange(12).reshape

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数据分析 ———— numpy基础（一）

([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start: 可忽略不写，默认从0开始;起始值 stop: 结束值；生成的元素不包括结束值 step: 可忽略不写，默认步长为...新的形状应该兼容于原始形状。...8 9 10 11 12 13 14] 转换后的数组： [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ 4、np.ndim（） np.ndim...(): ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数 # ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度 print("a的维度：",a.ndim) print("b的维度：",b.ndim...，默认无，若无，则参考输入数据类型。

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神经网络的数学基础

79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]], [[5, 78, 2, 34, 0], [6, 79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]]]) >>> x.ndim...3 3维张量数组形成一个4维张量，以此类推。...深度学习中，一般操作0D~4D的张量。核心属性 tensor张量由3个重要的属性： Number of axes轴的个数(秩)。3D tensor有3个轴。...可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....基于梯度的优化算法神经网络层对输入进行的数学转换为： $output = relu(dot(W, input) + b)$ 张量$W$和张量$b$ 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数

1.3K5 0

NLP经典书籍鱼书笔记4：对比计数统计和推理

模型的输入：上下文，比如['you','goodbye']这样的单词，但是需要转化为one-hot编码表示。本文中考虑上下文的两个单词，因此模型会有两个输入层。如果是考虑N个单词，则输入层有N个。...从输入层到中间层的变换使用相同的全连接层(权重都是$W_{in}$) 从中间层到输出层神经元的变换由另一个全连接层完成(权重是$W_{out}$) 中间层的神经元是各个输入层经全连接层变换后得到的值得平均...CBOW模型 + Softmax层 + Cross Entropy Error层 Word2Vec的权重和分布式表示 Word2Vec中使用的网络有两个权重，分别是输入侧的$W{in}$和输出侧的$W{...4, 1, 5, 6]) id_to_word {0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6: '.'} corpus..., [2, 4], [3, 1], [4, 5], [1, 6]]) target # 目标值 array([1, 2, 3, 4, 1, 5

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MatConvNet中mnist源码解析

vl_argparse(opts, varargin) ; rng('default'); rng(0) ; f=1/100 ; net.layers = {} ; # 定义各层参数，type是网络的层属性...'weights', {{f*randn(4,4,50,500, 'single'), zeros(1,500,'single')}}, ......，激活函数前面，这里是在第1,4,7层插入BN if opts.useBatchNorm net = insertBnorm(net, 1) ; net = insertBnorm(net, 4...) ; net = insertBnorm(net, 7) ; end # Meta parameters net.meta.inputSize = [27 27 1] ; #输入大小[w,h,...'weights', {{ones(ndim, 1, 'single'), zeros(ndim, 1, 'single')}}, ...

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Python库介绍6 数组的属性

它等于数组形状的所有元素乘积import numpy as npa=np.ones((3,3))print(a.size)使用ones()构建了一个3*3矩阵，总元素数为9【ndim】ndim输出的是数组的维度...import numpy as npa=np.ones(2)print(a)print(a.ndim)b=np.zeros((3,4))print(b)print(b.ndim)对于一维数组a，ndim...输出1对于二维数组b，ndim输出2【dtype】dtype为数组元素的类型import numpy as npa=np.zeros((3,3))print(a)print(a.dtype)b=np.array...([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(b)print(b.dtype)数组a中元素为float64型(64位浮点型)数组b中元素为int32型(32位整型)也可以通过dtype...参数指定一些数组的元素类型import numpy as npa=np.zeros((3,3),dtype='int32')print(a)print(a.dtype)其它如：itemsize ：数组中每个元素在内存中所占的字节数

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python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

1.ndim ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 2.shape shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。...对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。对于二维数组：前面的是行，后面的是列，他的ndim为2，所以返回两个数。...先看最外面的中括号，包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]]，假设他们为数组A、B，就得到[A,B]，如果A、B仅仅是一个数字，他的ndim就是2，这就是第一个数...但是A、B是（2，3）的数组。所以结合起来，这就是arr3的shape，为（2，2，3）。将这种方法类比，也就可以推出4维、5维数组的shape。...有疑问的是：整形数据不应该是int吗？浮点型数据不应该是float吗？解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 4.astype astype：转换数组的数据类型。

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LeNet在caffe中的实现分析

LeNet网络的所有layer以及layer的输出数据 data: 输入图片数据大小为28*28 conv1: 20个卷积核，卷积之后feature map大小24*24 pool1: pooling...4, 共50层 ip1: 全连接层一, 500个结点 ip2: 全连接层二, 10个结点 prob: 对ip2进行softmax 备注: conv1之后得到20个feature map, conv2..., 0表示前面不补, 后面补n ** 2 - data.shape[0]列第二部分: (0, 1)表示每个filter的前面不补, 后面补1列, filter补了一行第三部分: (0, 1)...表示每个filter的前面不补, 后面补1列, filter补了一列第四部分: (0, 0)剩下的不补充数据 # param(weights) visualization def visualization...4, data.ndim + 1))) data = data.reshape((n * data.shape[1], n * data.shape[3]) + data.shape[4:])

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机器学习|从0开始大模型之位置编码

3、Transformer中的位置编码层假设你有一个长度为L的输入序列，要计算第K个元素的位置编码，位置编码由不同频率的正弦和余弦函数给出：函数 k：词序列中的第K个元素 d：词向量维度，比如512...] [ 0.90929743 -0.41614684 0. ]] 4、大模型训练中的位置编码代码在我们从0训练大模型中，其位置编码的实现如下： def precompute_pos_cis...def unite_shape(pos_cis, x): """调整位置编码的形状以匹配输入张量的形状。"""...ndim = x.ndim # 获取输入的维度 assert 0 ndim # 确保维度有效 assert pos_cis.shape == (x.shape...(xq), xk_out.type_as(xk) # 返回与输入类型一致的输出这里使用的是RoPE旋转位置编码，和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的外推性，Meta 的 LLAMA

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Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。1、ndim? ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。2、shape?...对于二维数组：前面的是行，后面的是列，他的ndim为2，所以返回两个数。对于三维数组：很难看出，下面打印arr3，看下它是什么结构。?...先看最外面的中括号，包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]]，假设他们为数组A、B，就得到[A,B]，如果A、B仅仅是一个数字，他的ndim就是2，这就是第一个数...但是A、B是（2，3）的数组。所以结合起来，这就是arr3的shape，为（2，2，3）。将这种方法类比，也就可以推出4维、5维数组的shape。3、dtype?...有疑问的是：整形数据不应该是int吗？浮点型数据不应该是float吗？解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。4、astype? astype：转换数组的数据类型。

1.9K2 0

numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...4 5] print("a.shape is", a.shape) # (6,) print("a.dim is", a.ndim) # 1 aT = a.T print("aT = a.T out...:\n", aT) # [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim)...# 1 即转置后向量没有变化，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...3 4 5]] print("b.shape is", b.shape) # (1, 6) print("b.dim is", b.ndim) # 2 bT = b.T print("bT = b.T

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机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

4, 5, 6, 7, 8, 9]) ''' 使用 reshape 方法将一维数组转换为 3x5 的二维数组 X X = np.arange(15).reshape(3, 5) print(X)...ndim 属性查看数组的维度 print(x.ndim) # 1 print(X.ndim) # 2 shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数...10, 11, 12, 13, 14]]) ''' # [][]同样可以访问，但是 numpy 不建议这样写 print(X[0][0]) # 0 # 推荐写法如下，与 X[(0,0)] 等价 print...(X[0, 0]) # 0 一维数组的切片操作可以参考 Python 中对列表的切片操作 print(x) ''' array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) '''...print(x.shape) # (10,) print(x.ndim) # 1 print(x.reshape(2, 5)) ''' array([[0, 1, 2, 3, 4], [

4901 0

卷积神经网络中的自我注意

为什么Self-Attention 这篇文章描述了CNN的自注意力。对于这种自注意力机制，它可以在而不增加计算成本的情况下增加感受野。它是如何工作的对前一隐含层的特征进行重塑，使之: ?...请注意，输出的通道数量与自关注的输入相同。这是论文中的一张图，这些图将这些操作可视化了 ? 通常，我们设置：C * = C / 8。...作为最后一步，我们将输入特征x添加到输出的加权中（gamma是另一个可学习的标量参数）： ?...第17行：恢复特征的原始形状此实现与本文中描述的算法有所不同（但等效），因为它将1x1卷积v（x）和h（x）组合在一起，并且调用为h（x）或“值”。组合的1x1转换层具有C个输入通道和C个输出通道。...此实现与本文中的算法等效，因为学习两个1x1转换层等效于学习一个具有兼容大小的转换层。结果测试通过在UNet块中替换conv层，我在UNet体系结构中使用了自注意力层。

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Python数据分析篇--NumPy--进阶

, [3, 4]]) print(list_2) # [[1 2] # [3 4]] import numpy as np list_1=np.ones((3,4)) # 3行4列 print(list...多维数组的性质 1. ndim：多维数组的维度个数。例如：二维数组的 ndim 为 2； 2. shape：多维数组的形状。对于 m 行和 n 列的数组，它的 shape 将是 (m,n)。...因此，shape 元组的长度（元素个数）就是 ndim 的值； 3. size：多维数组中所有元素的个数。...data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print('ndim:', data.ndim) print('shape:', data.shape) print(...import numpy as np data = np.array([[1, 2], [5, 3], [4, 6]]) # 不指定 axis print(data.max()) # 输出：6 #

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