张量a (707)的大小必须与非单一维度1处的张量b (512)的大小相匹配_RuntimeError:张量a (4000)的大小必须与非单一维度1的张量b (512)的大小匹配_RuntimeError:张量a (1024)的大小必须与非单一维度3的张量b (512)的大小匹配 - 腾讯云开发者社区

在进行keras 网络计算时，有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。...shape（x）返回一个张量的符号shape，符号shape的意思是返回值本身也是一个tensor，示例： from keras import backend as K tf_session...我们想要的是tensor各个维度的大小。因此可以直接调用 int_shape(x) 函数。这个函数才是我们想要的。...补充知识：获取Tensor的维度（x.shape和x.get_shape()的区别） tf.shape(a)和a.get_shape()比较相同点：都可以得到tensor a的尺寸不同点：tf.shape...tensor 的维度大小实例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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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

1.1 matmul product（一般矩阵乘积） m x p矩阵A与p x n矩阵B，那么称 m x n 矩阵C为矩阵A与矩阵B的一般乘积，记作C = AB ，其中矩阵C元素[cij]为矩阵A、B对应两两元素乘积之和...b: 一个类型跟张量a相同的张量。注意：输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候，TF会隐式地在它的单独维度方向填满(tile)，以确保和另一个操作数的形状相匹配...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制广播的机制是：先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）；再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）；广播的的限制条件为

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tf.split

如果num_or_size_split是一个整数，那么值将沿着维度轴拆分为num_split较小的张量。这要求num_split均匀地分割value.shape[axis]。...第i个元素的形状与值的大小相同，除了尺寸为size_split [i]的维度轴。...num_or_size_split: 要么是一个整数，表示沿split_dim进行的分割的数量，要么是一个一维整数张量或Python列表，其中包含沿split_dim进行的每个输出张量的大小。...如果一个标量，那么它必须均匀地除value.shape[axis];否则，拆分维度上的大小总和必须与值的大小相匹配。axis: 整数或标量int32张量。要分割的维度。...必须在[-rank(value)， rank(value)]范围内。默认值为0。num: 可选的，用于指定不能从size_split的形状推断输出的数量。name:操作的名称(可选)。

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

特征张量 features的形状是 [1, 512, 7, 7]，其中1表示批处理大小，512为通道数，7x7为特征图的大小。...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...使用view()函数可以进行以下操作:改变张量的维数和大小：我们可以通过view()函数增加或减少张量的维数，以及改变每个维度的大小。...展平多维张量：view()函数可以将多维张量展平成一维张量，将多维的元素排列成一维的顺序。收缩和扩展维度：我们可以使用view()函数在张量的某些维度上收缩或扩展维度的大小。...shape应该是一个与原始张量具有相同元素数量的形状。*是将shape参数展开的语法。

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LLM 加速技巧：Muti Query Attention

v] Prev_K:上一步的关键张量，形状为[b, h, m, k] Prev_V:前一步的Value张量，形状为[b, h, m, v] new_K:加上当前步的键张量，形状为[b, h, m+1,...k] new_V:加了当前步长的Value张量，形状为[b, h, m+1, v] 维度表示如下： M:先前执行的步骤数 B:批量大小 D:输入和输出的尺寸 H:注意力头数 k:Q，K张量的另一个维度...v: v张量的另一个维度 Multi-Query Attention(MQA) MQA是多头注意的一种变体。...在MQA中，键张量和值张量的大小分别为b * k和b * v，而在MHA中，键张量和值张量的大小分别为b * h * k和b * h * v，其中h表示头的个数。...MQA通过以下方法实现推理加速: 1、KV缓存大小减少了h(头数量)，这意味着需要存储在GPU内存中的张量也减少了。节省的空间可以用来增加批大小，从而提高效率。

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tensorflow之tf.tiletf.slice等函数的基本用法解读

最终的输出张量维度不变。函数定义： tf.tile( input, multiples, name=None) input是待扩展的张量，multiples是扩展方法。...假如input是一个3维的张量。那么mutiples就必须是一个1x3的1维张量。这个张量的三个值依次表示input的第1，第2，第3维数据扩展几倍。...切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度，其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数。...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。

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PyTorch入门笔记-复制数据expand函数

考虑 Y = X@W + b 的例子，偏置 b 插入样本数的新维度后，需要在新维度上复制 Batch Size 份数据，将 shape 变为与 X@W 一致后，才能完成张量相加运算。...，「其中 *sizes 分别指定了每个维度上复制的倍数，对于不需要（或非单维度）进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1。」...“将张量中大小为 1 的维度称为单维度。比如形状为 [2, 3] 的张量就没有单维度，形状为 [1, 3] 中第 0 个维度上的大小为 1，因此第 0 个维度为张量的单维度。”...(B.size()) # torch.Size([1, 3]) print(B) # tensor([[1, 2, 3]]) 在批量维度上复制数据 1 份，实现如下： # -1意味着不改变对应维度的大小...B = B.expand([2, -1]) print(B) # tensor([[1, 2, 3], # [1, 2, 3]]) 此时 B 的shape 变为 2,3，可以直接与

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分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

相反，使用分片权重更新时，通信原语使用的分片格式必须与输入上的分片相匹配。权重张量表示为多维数组。...右图显示了通过重新格式化进而在分片上处理非元素级别运算符的示例。一个常见的问题是，所希望的分片维度不能被分片（副本）的数量平均整除。...非元素运算符可能会限制如何对张量的重新格式化。...折叠维度中的填充数据元素可能会影响reduce的结果，因此它们必须用标识值来屏蔽（mask），例如，0表示加法，1表示乘法。这要求填充数据的位置在重新格式化后必须是可识别的。...在我们的融合实现中，这些片段的边界必须与切分格式完全匹配，并且在准备数据片段时完成填充操作。

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tensors used as indices must be long or byte tensors

这样做会将索引张量的数据类型转换为与要索引的张量相匹配的类型。...通过指定与要索引的张量的数据类型兼容的数据类型，可以确保索引操作能够正确执行。...index_select(dim, index_tensor)方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。...该方法将返回一个新的张量，其中包含了按照给定索引张量指定的位置收集的元素。具体而言，参数说明如下：dim：一个整数，表示要在哪个维度上进行索引选择。该值必须在输入张量的有效范围内。...index_tensor：一个包含索引值的一维整型张量。该张量的形状必须与输入张量中dim维度的大小相同，或者可以广播到与其大小相同。

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还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

与 TensorFlow 等其它在运行模型之前必须先定义整个计算图的库不同，PyTorch 允许动态定义图。 2. PyTorch 也非常适合深度学习研究，提供了最大的灵活性和运行速度。...如果张量包含多个元素，你需要指定一个规模（shape）相匹配的张量的梯度。例如，你可以创建两个张量，将其中一个张量的「requires_grad」设定为 True，将另一个的设定为 False。...接着你可以用这两个张量来执行加法和求和运算。然后你可以计算其中一个张量的梯度。 ? 在「b」上调用「.grad」的返回值为空，因为你没有将它的「requires_grad」设置为 True。...在这里我们将解释一下上面用到的参数： N 是批处理大小。批处理大小是观测数据的数量，观测之后权重将被更新。...D_in 是输入的维度 H 是隐藏层的维度 D_out 是输出层的维度 torch.randn 定义了指定维度的矩阵 torch.nn.Sequential 初始化了神经网络层的线性堆栈 torch.nn.Linear

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Deep learning with Python 学习笔记（1）

(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...运算符来实现点积 a = np.array([1, 2]) b = np.array([[5], [6]]) # 输出[17] print(a.dot(b)) 张量变形是指改变张量的行和列,以得到想要的形状...(32, input_shape=(784,)) 创建了一个层,只接受第一个维度大小为 784 的 2D 张量作为输入。...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...将数据输入神经网络之前，一般我们都需要进行数据预处理，以使其与我们模型需要输入类型相匹配，包括向量化神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量值标准化输入数据应该具有以下特征

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将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现

(tf.int32,[None,10,512]) temp = tf.matmul(h_doc, h_query, adjoint_b = True) # tf.batch_matmul(h_doc,...注意：（1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...name: 操作的名字（可选参数）返回值：一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。

1.4K2 0

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

view()函数是PyTorch中的一个张量方法，用于改变张量的形状。它的作用类似于Numpy中的reshape()函数，可以用来调整张量的维度和大小，而不改变张量中的元素。 ...view()函数的语法如下：pythonCopy codeview(*size)其中，size是一个表示新形状的元组，包含了新张量的各个维度大小。...*size表示接受任意数量的参数，可以灵活地改变张量的形状。 view()函数的工作原理如下：首先，它根据提供的新形状来确定新的维度大小，以及元素在新张量中的排布顺序。...需要注意的是，view()函数对张量进行的形状调整必须满足以下两个条件：调整后的张量的元素个数必须与原始张量的元素个数保持一致。...在第二次调用view()函数时，使用了-1作为参数，表示根据其他维度的大小自动推断，从而避免了手动计算新的维度大小。

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

# 形状：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，前面矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 3, 5)。...# 在这种情况下，每个字符可以被编码为大小为128 的二进制向量，那么每条推文可以被编码为一个形状为(280, 128) 的2D 张量， # 而包含100 万条推文的数据集则可以存储在一个形状为...# 图像通常具有三个维度：高度、宽度和颜色深度，灰度图像只有一个颜色通道 # 如果图像大小为256×256，那么128 张灰度图像组成的批量可以保存在一个形状为(128, 256, 256,...='glorot_uniform',标识初始化W权重 # 得到的2D 张量与向量bias 之间的加法运算（+），bias_initializer='zeros',标识初始化bias权重 # 最后的...# kernel（等同于W）是由网络层创建的权值矩阵，以及 bias（等同于b）是其创建的偏置向量 # units=512 就是设置这一层的神经元的数量，即512个输出 # activation='

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PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

我们只需使用内置函数，然后沿每个张量的最后一个维度计算FFT。 # 2....（1）PyTorch卷积在多维张量上运行，因此我们的信号和内核张量实际上是三维的。...从PyTorch文档中的该方程式，我们看到矩阵乘法是在前两个维度上执行的（不包括偏差项）：我们需要包括此矩阵乘法以及转换后的维度上的直接乘法。...互相关与卷积密切相关，但有一个重要的符号变化：与卷积相比，这有效地逆转了核函数(g)的方向。我们不是手动翻转核函数，而是通过求傅里叶空间中核函数的复共轭来修正。...现在，我们必须编写自己的complex_matmul方法作为补丁。虽然不是最佳的解决方案，但它目前可以工作。 4 计算逆变换使用torch.irfftn可以很容易地计算出逆变换。

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从零学Paddle系列-1 Paddle框架CNN相关API详解

如果 num_or_sections 是一个list或tuple，那么它的长度代表子Tensor的数量，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，依次代表子Tensor需要分割成的维度的大小。...list或tuple的长度不能超过输入Tensor待分割的维度的大小。至多有一个元素值为-1，-1表示该值是由 input 待分割的维度值和 num_or_sections 的剩余元素推断出来的。...= 32 stack 该api用于多个张量堆叠到指定维度，注意与concat进行区别参数如下 - x 输入张量，可以是单个张量，也可以是张量组成的列表 - axis 指定堆叠的维度 from paddle...,Nk,1] ，数据类型为int64，且值必须大于等于0且小于D；若soft_label=True，要求label的维度、数据类型与input相同，且每个样本各软标签的总和为1。...、数据类型与input相同，且每个样本各软标签的总和为1。

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拆掉英伟达护城河，细节曝光！世界最快超算用3072块AMD GPU训完超万亿参数LLM

模型并行可以通过张量和碎片数据并行在隐维度上实现，也可以通过管线并行（pipeline paralism）在层维度上实现。管线并行管线并行将模型分成p个阶段，每个阶段大约有L/p层。...1F1B计划的管线泡沫大小大约为p/m，其中p是管线组的数量，m是微批次的数量。微批次的数量。对于带交错功能的1F1B计划，泡沫大小为m×v p-1，其中v是放置在单个GPU上的交错组的数量。...3D并行和Megatron-DeepSpeed 仅使用单一并行策略来实现模型并行可能是一种低效方法。...每层执行后的AllReduce成本很高，这取决于张量并行组中GPU之间的通信带宽，通信量取决于隐藏大小和微批量大小。下图5显示了前沿GPU之间的通信带宽。...为确保饱和，微批次的数量必须等于或超过管线级数。

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

，则其张量参数可以自动扩展为相同大小（不复制数据）。...一般语义学如果以下规则成立，则两个张量是“可广播的”： •每个张量具有至少一个维度。 •当从尺寸大小开始迭代时，从尾部维度开始，尺寸大小必须相等，其中一个为1，或其中一个不存在。例如： ?...如果两个张量x、y是“可广播”的，则所得到的张量大小计算如下： •如果x和y的维数不相等，则将尺寸缩小到尺寸较小的张量的前端，以使其长度相等。...•然后，对于每个维度大小，生成的维度大小是沿该维度的x和y的大小的最大值。...•方便访问非叶梯度（non-leaf gradients）：目前，要访问并检查中间值的梯度，我们必须使用钩（hooks）。这不方便进行简单的检查，因此，我们引入retain_grad。

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解决IndexError: too many indices for tensor of dimension 3

这个错误通常发生在我们试图使用超过张量维度的索引进行操作时。本文将探讨可能引起这个错误的原因，并提供解决方案。错误背景在深度学习中，张量是一个多维数组，可以包含任意数量的维度。...每个维度都有一个大小，用于表示该维度上的元素个数。...可能的原因引起 "IndexError: too many indices for tensor of dimension 3" 错误的原因可能有以下几种：维度错误：如果我们误解了张量的维度，尝试使用更多的索引来访问它...因此，我们需要检查索引是否超出了张量的维度范围，并相应地进行修正。方法三：检查张量形状在某些情况下，我们可能会创建一个形状不匹配的张量，并试图使用错误的索引进行操作。...因此，我们需要仔细检查张量的形状，并确保它与索引操作相匹配。

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【colab pytorch】张量操作

([3, 4, 5]) torch.FloatTensor 3 3、命名张量张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作，大大提高了可读性、易用性，防止出错。...# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。...11、水平翻转 # pytorch不支持tensor[::-1]这样的负步长操作，水平翻转可以通过张量索引实现 # 假设张量的维度为[N, C, H, W]. tensor = tensor[:,:,...''' 注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接，而torch.stack会新增一维。...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量，而torch.stack的结果是3x10x5的张量。

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在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

tf.split

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

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