整形的输入是具有8434176值的张量，但请求的形状需要78400的倍数_整形的输入是一个具有40804个值的张量，但请求的形状具有10201个值_Python/TensorFlow/Keras -整形的输入是具有300值的张量，但请求的形状具有200 [[{{node decoder_1/ reshape _1/Reshape}}]] - 腾讯云开发者社区

在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。...改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...对于交叉注意力模块，在上面的等式中，K和V是线性投影的输入X，Q是线性投影的输出查询Ø。输出查询 Ø 与输出 O 具有相同的空间形状。Q、K 和 V 具有以下形状。...为了重塑输入张量，必须使用具有不同形状（所需输出形状）的输出查询。与 MLP 相比，我们有非常相似的公式，都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是，有两个不同之处。...从另一个角度看，K和V是字典的键-值对，字典中的顺序无所谓，只要键值映射不变就行。交叉注意机制是建立在查询和关键字之间的相似性上，而不是建立在位置上。

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YOLO 的“数学”实现

第一步：定义输入要使用YOLO模型，首先必须将RGB图像转换为448 x 448 x 3的张量。我们将使用简化的5 x 5 x 1张量，这样数学计算会更简洁一些。...均值和标准差可用于归一化输入值。均值是输入图像的平均值，标准差是原始图像中值的分布宽度。通过减去均值并除以标准差，我们“归一化”了图像。注意：我们计算了层归一化。...我们将YOLO理想化为具有两个内核的单卷积层。为了确保输出张量具有与输入相同的空间维度，我们在归一化输入上应用0填充。然后可以通过元素乘法（⊙）和累加求和（Σ）将两个内核卷积到图像上。...因此，权重矩阵的形状应为18 x 7。注意：用`表示转置矩阵。每个网格单元的类概率之和应为1。因此，每个网格单元的预测类概率需要进行softmax。...每个两个类概率中的一个作为e的指数，这些值除以两个值的总和作为e的指数。e是欧拉常数，值为2.718，具有某些指数特性，因此在此上下文中很常用。

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tf.queue

每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。...如果会话是tf.Session，将报tf.errors.CancelledError错误。参数：name:操作的名称(可选)。返回值：已退出队列的张量元组。...每个元素都是一个定长张量元组，其d类型由d类型描述，其形状由shapes参数描述。必须指定形状参数;队列元素的每个组件必须具有各自的形状。...通过将任何形状维度设置为None，可以允许固定秩但大小可变的形状。在这种情况下，输入的形状可能会随着给定的维度而变化，dequeue_many将用零填充给定维度，直到指定批处理中所有元素的最大形状。...如果会话是tf.Session，将报tf.errors.CancelledError错误。参数：name:操作的名称(可选)。返回值：已退出队列的张量元组。

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PyTorch入门笔记-复制数据expand函数

，「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。”...以形状为 [2, 4] 的输入张量，输出为 3 个节点线性变换层为例，偏置 b 被定义为： b = \begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3 \end{bmatrix} 为了让偏置 b...具有单维度，需要通过 torch.unsqueeze(b, dim = 0) 插入新维度，变成矩阵： B = [b_1\ b_2\ b_3] 此时张量 B 的形状为 [1, 3]，我们需要在 dim =...比如复制 10 份形状为 [28, 28, 3] 的图片张量，最后图片张量的形状为 [10, 28, 28, 3]。「expand 函数中融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。」

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关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

我们的任务是建立能够将输入数据转换或映射到正在寻找的正确输出的神经网络。我们用来“生产产品”的主要成分是数据，它的作用是一个将输入映射到正确输出。...数据在某种程度上是一个抽象的概念，因此当我们想实际使用数据的概念来实现某些东西时，我们使用一种称为张量的特定数据结构，该结构可以在代码中有效地实现。张量具有数学和其他方面的属性，可让我们完成工作。...面团是用于创建输出的输入，但是在生产披萨之前，通常需要对输入进行某种形式的重构（reshaping）。 ?...毕竟，我们的网络在张量上运行，这就是为什么了解张量的形状和可用的reshaping 操作非常重要的原因。我们不是在生产披萨，而是在生产智慧!这可能有点蹩脚，但无所谓。让我们开始进行整形操作。...reshaping 改变了张量的形状，但没有改变底层的数据。我们的张量有12个元素，所以任何 reshaping 都必须恰好包含12个元素。

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模型部署遇到困难？不慌，这样解决！

实际上，模型部署时一般会碰到以下几类困难：模型的动态化。出于性能的考虑，各推理框架都默认模型的输入形状、输出形状、结构是静态的。...刚刚的报错是因为 PyTorch 模型在导出到 ONNX 模型时，模型的输入参数的类型必须全部是 torch.Tensor。而实际上我们传入的第二个参数" 3 "是一个整形变量。...我们希望新的插值算子有两个输入，一个是被用于操作的图像，一个是图像的放缩比例。...前面讲到，为了对接 ONNX 中 Resize 算子的 scales 参数，这个放缩比例是一个 [1, 1, x, x] 的张量，其中 x 为放大倍数。...因此，在插值算子中，我们希望模型的第二个输入是一个 [1, 1, w, h] 的张量，其中 w 和 h 分别是图片宽和高的放大倍数。搞清楚了插值算子的输入，再看一看算子的具体实现。

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...，将输入数据映射为预测值。...，你还需要自主的设计损失函数，但这个超出本帖的范围了，以后再讲。...比如 Flatten 层输出形状 784 的一维数据第一个 Dense 层输出形状 100 的一维数据第二个 Dense 层输出形状 10 的一维数据在 Keras 里不需要设定该层输入数据的维度...函数式建模上面的序列式只适用于线性堆叠层的神经网络，但这种假设过于死板，有些网络需要多个输入需要多个输出在层与层之间具有内部分支这使得网络看起来像是层构成的图（graph），而不是层的线性堆叠

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四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。所有度量基本都是某种形式的准确率，损失倒是有很多选择，但最新的研究成果并不多。如果你想要一些前沿的东西，你需要自己实现。而这就是我们要做的了！...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。...get_output_shape_for(input_shape)：如果你的层修改了其输入的形状，则应在此处指定形状转换的逻辑。这可以让Keras进行自动形状推断。...在get_output_shape_for()函数中我计算并返回输出张量的完整形状。

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分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

对于像ResNet这样的图像模型，虽然权重通常较小，但当它们在具有许多设备的大规模设置中进行训练时，每个core对应的批次通常被设置为较小的值，以避免过大的全局批（global batch size）大小...例如，ResNet具有形状为[3,3,256,256]的权重，其中[3,3]是所需的分片维度，但分片计数也许是8。为了解决这些问题，我们允许在对副本进行分片之前重新格式化张量。...此外，我们只选择那些可以有效地融合（fuse）到周围运算符的重新格式化运算符。例如，pad操作符应该融合到动态切片（dynamic-slice）中，这样它就不会访问完整形状的整个内存缓冲区。...相比之下，组合的all reduce不需要考虑单个输入张量的任何切分，因为其内部切分不需要公开。这使得更加容易处理和高效的在组合小张量上实现all-reduce。...输入张量可以在概念上以完整的形状连接在一起，内部分片是连接形状上的分区，如图10所示。

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【Python报错合集】Python元组tuple、张量tensor（IndexError、TypeError、RuntimeError……）~持续更新

c.解决方案要解决这个问题，你需要检查代码中对零维张量使用len()函数的部分，并确保该操作适用于张量的形状。如果你需要获取零维张量的值，可以使用其他适当的方法，例如item()函数。...c.解决方案要解决这个错误，你需要确保输出数组和目标数组在进行广播操作时具有兼容的形状。可能的解决方案包括：检查代码中广播操作的部分，确保输入和输出数组的形状符合广播规则。...检查输入数据的维度和形状，确保其与期望的形状一致。有时候，错误可能是由于输入数据的形状不正确引起的。 2....可能的原因包括：你正在尝试对两个张量进行相加或相乘等操作，但它们的形状不兼容。在这种情况下，你需要调整其中一个张量的形状，使其与另一个张量具有相同的形状。...你可能在使用某个函数或操作时，错误地传递了不匹配大小的张量作为输入。你可以检查函数或操作的文档，确保传递的张量具有正确的形状和大小。 c.

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CVPR2020 | Strip Pooling：语义分割新trick，条纹池化取代空间池化

C个通道的特征图输入处理原理与这里所示的一个通道操作一模一样。输入的特征图经过水平和竖直条纹池化后变为H×1和1×W，对池化核内的元素值求平均，并以该值作为池化输出值。...之后通过1×1的卷积与sigmoid处理后与原输入图对应像素相乘得到了输出结果。在上面的过程中，输出张量中的每个位置都与输入张量中的各种位置建立了关系。...与全局平均池化相比，条纹池化考虑的是较长但较窄的范围，而不是整个特征图，避免了在相距较远的位置之间建立不必要的连接。...与需要大量计算来建立每对位置之间关系的基于注意力的模块（no-local ）相比，SPM是轻量级的，可以很容易地嵌入到任何构建块中，从而提高捕获远程空间依赖关系和利用通道间依赖项的能力。...它通过利用具有不同内核形状的池化操作来探测具有复杂场景的图像，从而收集有用的上下文信息。

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Transformers 4.37 中文文档（五十四）

返回 BatchEncoding 编码的文本或文本对。编码一批文本或文本对。此方法类似于常规call方法，但具有以下区别：处理额外的候选项轴。...此方法类似于常规的call方法，但具有以下区别：处理额外的 num_candidate 轴。...本地自注意力局部自注意力本质上是一个“普通”的自注意力层，具有键、查询和值投影，但被分块处理，以便在每个长度为config.local_chunk_length的块中，查询嵌入向量只关注其块中的键嵌入向量以及...在训练期间，input_ids 序列长度必须是相关模型的块长度（lsh’s、local’s 或两者）的倍数。在评估期间，索引会自动填充为块长度的倍数。...在训练期间，input_ids 序列长度必须是相关模型块长度（lsh’s、local’s 或两者的倍数）。在评估期间，这些索引会自动填充为块长度的倍数。

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PyTorch 深度学习入门

Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。向量是一维张量，矩阵是二维张量。...张量的两个基本属性是：形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...我们可以在 PyTorch 中根据需要修改张量的形状和大小。...2.构建模型：为了构建中性网络，我们首先定义输入层、隐藏层和输出层的数量。我们还需要定义初始权重。权重矩阵的值是使用torch.randn()随机选择的。

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。等级轴形状当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...当我们的张量在网络中流动时，在网络内部的不同点上会出现特定的形状，作为神经网络程序员，我们的工作就是理解传入的形状，并有能力根据需要重构形状。...array, 2d-array scalar, vector, matrix Shape 3 x 2 number, scalar array, vector 2d-array, matrix 这些术语组中的每一组只表示具有不同形状的相同基础数据...现在，假设我们需要重构 t 的形状为[1,9]。这将为我们提供一个沿第一个轴的数组和沿第二个轴的九个数字。...例如： 3 * 3 = 9 1 * 9 = 9 这使得张量数据结构中有足够的位置来包含整形后的所有原始数据元素。

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tf.train

如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的；在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...队列中元素的最大数量。enqueue_many: 张量中的每个张量是否是一个单独的例子。shape: (可选)每个示例的形状。默认为张量的推断形状。dynamic_pad: 布尔。...允许在输入形状中使用可变尺寸。在脱队列时填充给定的维度，以便批处理中的张量具有相同的形状。allow_smaller_final_batch: (可选)布尔。...返回值：与张量类型相同的张量列表或字典(除非输入是一个由一个元素组成的列表，否则它返回一个张量，而不是一个列表)。

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tf.SparseTensor

当构造SparseTensor对象时，这不是强制执行的，但大多数操作都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的排序是错误的，可以通过调用tf.sparse_reorder(st)来获得一个固定的版本。...限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向.参数：sp_indices：int64 类型的张量,是2维的；N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序....,quint8,qint32,half；是一维的.N的非空值对应sp_indices.sp_shape：int64 类型的张量,是一维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量,必须与....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32...sp_indices.sp_shape：int64类型的张量,是1维的；输入SparseTensor的形状.dense：一个张量；必须与sp_values具有相同的类型；R-D；密集的张量操作数.name

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OSDI 2022 Roller 论文解读

现代的张量编译器虽然取得了很多的进展，但通常这些编译器都需要小时计的时间去搜索和生成高效的Kernel，这是因为现有张量编译器通常指定的搜索空间很大。...例如，在GPU上运行 rTile 的shape 大小必须是 wrap size的倍数比如 32 来达到最大的计算效率。...应该和输入张量表达式的张量shape对齐。...如，一个输入和输出张量形状都是[17, 11, 3]的张量，Roller会把这三个维度fuse起来变成 [561](17\times 11\times 3) 。...Roller的张量padding目前需要输入张量表达式来指定它是否允许填充，以及默认的填充值（例如，0 表示 MatMul 运算符）。

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TensorNetwork，一个能够提高张量计算效率的开源库

（2）大多数张量网络文献是面向物理应用，并产生错误的印象，即需要量子力学专业知识来理解算法。...每个组成张量具有由其自己的边数确定的顺序。连接的边，在图中形成边缘，表示收缩，而剩余的悬挂边的数量决定了合成张量的顺序。 ? 左：四个矩阵乘积的轨迹，tr（ABCD），是一个标量。...在实战中的Tensor Networks 考虑一组黑白图像，每个图像都可以被认为是Npixel值的列表。...高阶张量T用矩阵乘积状态张量网络中的许多低阶张量表示显而易见的是，可以有效地创建或操纵大张量网络，同时始终避免需要大量内存。...更大的键维度意味着张量网络更强大，但需要更多的计算资源来操纵。总结及未来的工作这是一系列计划论文中的第一篇，旨在说明TensorNetwork在实际应用中的强大功能。

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20分钟了解TensorFlow基础

下述是值得推敲的概念： “输入”节点的工作机制非常有用，它允许用户将单个输入值中继到后面的节点。否则客户端（或传入初始值的人）必须将每个输入值显式传递给图中的多个节点。...客户端只需要关心第一次传入的值，并且重复使用的任何输入都会被进行抽象，接下来会介绍抽象图。小考题：首先执行 c 和 d 中的哪一个？还是说其他的节点？答案是：无法辨别。...,shape是可选的尺寸形状,name是一个可选的张量名字，最后一个参数是一个布尔值,表示验证值的形状。...如果你需要在你的训练模型中包含特定值的常量，那么常量对象可以如下例所示: z = tf.constant(5.2, name="x", dtype=tf.float32) 张量的形状张量的形状是每个维中的元素个数...小贴士：值必须与Tensor 键具有相同的类型（或能够转换为相同的类型）下图所示是使用 feed_dic 去重写之前图中的 a 值： /** feed_dict.py **/import tensorflow

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TF图层指南：构建卷积神经网络

要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....这里，我们的输入张量是来自第一卷积层的输出，其具有形状。...在这里，我们检查mode传递给我们的模型函数 cnn_model_fn是否是TRAIN模式。我们的输出张量dropout具有形状。...的概率为每个实施例的每个可能的目标类：该示例是0的概率，是1，是2等对于一个给定的例子，我们预测的类是具有最高原始值的对数张量的相应行中的元素。...该axis参数指定的轴input 张量沿找到最大的价值。在这里，我们想要找到索引为1的维度上的最大值，这对应于我们的预测（回想我们的对数张量具有形状）。

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深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

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