torch.split

时间: 2023-04-03 15:04:45 浏览: 126
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Torch-Pruning:pytorch修剪工具包，用于结构化神经网络修剪和自动层依赖维护

torch.split 是 PyTorch 中的一个函数，用于将一个张量按照指定的维度进行分割成多个子张量。例如，可以使用 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 将一个张量 tensor 按照维度 dim 分割成多个子张量，每个子张量的大小为 split_size_or_sections。
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这行代码使用 PyTorch 中的 split 函数对张量 weight.data 进行分割，将张量沿着指定的维度 dim 进行分割成多个张量。 具体来说，函数的参数为 weight.data，1，dim=0。其中，1 表示每个分割后的张量大小为 1，dim=...

xs = torch.split(x,[3,3,3] , dim=1)

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query_embed, tgt = torch.split(query_embed, c, dim=1)

这段代码是用来做什么的？ 这段代码是用来将query_embed tensor在dim=1维度上切分成两个tensor，一个是大小为c的...其中，c是传入split函数的第二个参数。这个操作常用在自注意力机制中的Query、Key、Value的计算中。

xs = torch.split(x,[3,3,3] , dim=1)中xs是什么维度

假设输入的张量 x 的维度为 [batch_size, num_features]，则使用 torch.split(x, [3, 3, 3], dim=1) 将 x 沿着第二个维度分成 3 段，每段长度为 3，返回的结果 xs 是一个包含 3 个张量的元组，每个张量的维度为 ...

channel=60，split_chns = [channels*2//3, channels*2//3, channels*2//3]，xs = torch.split(x, split_chns, dim=1)，若x形为（1，120，256，256），xs结果如何

xs = torch.split(x, split_chns, dim=1) print(len(xs)) # 输出3，表示xs包含3个张量 print(xs[0].shape) # 输出torch.Size([1, 40, 256, 256]) print(xs[1].shape) # 输出torch.Size([1, 40, 256, 256]) print(xs...

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

这段代码是用来实现图卷积网络（Graph ...torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数，torch.stack 是张量拼接的函数，torch.split 是按维度分割张量的函数，torch.mean 是张量平均池化的函数，"+" 是张量加法的运算符。

q = F.normalize(q.view(self.dim, 1), p=2, dim=0) #转置-----将张量q的形状变为self.dim行，1列的形状，然后使用F.normalize函数对其进行归一化操作 feat_all = F.normalize(feat_all, p=2, dim=1) #feat_all是一个特征矩阵，每一行代表一个样本的特征 #使用F.normalize函数对feat_all进行归一化操作，其中参数dim=1表示对每一行进行归一化。这样做可以确保每个样本的特征向量长度为1，使得它们在特征空间中具有相同的尺度 q2all = torch.mm(feat_all, q.view(self.dim, 1)).squeeze(-1) #计算节点与q之间的相似度 pos_len = torch.sum(labels, dim = 0) #正长节点 neg_len = q2all.size(0) - pos_len #异常节点 # pos [P]; neg [Neg] q2all_pos, q2all_neg = torch.split(q2all, [pos_len, neg_len], dim = 0)这段代码什么意思

torch.split函数接受两个参数，第一个参数是待分割的张量（这里是相似度），第二个参数是一个列表，指定分割后每部分的长度。在这里，列表中的第一个元素是正例的长度（即正常节点的数量），第二个元素是负例的...

解释下这段代码：class gnconv(nn.Module): def __init__(self, dim, order=5, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2*dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) self.pws = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(self.dims[i], self.dims[i+1], 1) for i in range(order-1)] ) self.scale = s print('[gnconv]', order, 'order with dims=', self.dims, 'scale=%.4f'%self.scale) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): B, C, H, W = x.shape fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order -1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i+1] x = self.proj_out(x) return x

这段代码定义了一个名为 gnconv 的类，它是一个继承自 nn.Module 的 PyTorch 模型。该类包含一个构造函数和一个前向传播函数 forward。 在构造函数中，该类接受以下参数： - dim：输入特征图的通道数。...

如何使用下面这段代码？class gnconv(nn.Module): def __init__(self, dim, order=5, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2*dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) self.pws = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(self.dims[i], self.dims[i+1], 1) for i in range(order-1)] ) self.scale = s print('[gnconv]', order, 'order with dims=', self.dims, 'scale=%.4f'%self.scale) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): B, C, H, W = x.shape fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order -1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i+1] x = self.proj_out(x) return x

import torch import torch.nn as nn 2. 实例化 gnconv 类并传递所需的参数： dim = 64 # 输入张量的通道数 order = 5 # PWConv 层数 gflayer = None # 可选的 GFLayer h = 14 # GFLayer 的高度 w = 8 #...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_avg_pool(x1) # 添加全局平均池化 x = torch.cat((x1, x2), 1) return x

class Partial_conv3(nn.Module): def init(self, dim, n_div, forward): super().init() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.global_pool(x1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x这段代码有什么错误

这段代码并没有明显的语法错误... x1, x2 = torch.split(inputs, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x

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