enter a smaller number of decomposition

“enter a smaller number of decomposition”指的是输入更小的分解数字。当我们进行分解质因数或其他计算时，有时需要输入一个数字进行计算。但如果这个数字很大，可能会导致计算速度变慢或者计算机无法处理。因此，我们可以尝试输入一个比原来数字更小的数字，这样可以加快计算速度和减少计算机的负担。

例如，如果我们要分解数字462，可能需要花费一些时间才能得到结果。但如果我们尝试输入一个更小的数字，比如14，则可以更快地得到分解数字的结果。

当然，我们也要考虑到输入的数字不能太小，否则可能就得不到我们需要的准确结果。因此，我们需要根据具体情况和需求来确定输入的数字大小。

总而言之，“enter a smaller number of decomposition”是一种优化计算的方法，可以有效提高计算速度和减少计算机的负担。

相关问题

RuntimeError: Number of dimensions of repeat dims can not be smaller than number of dimensions of tensor

这个错误通常发生在使用torch.repeat()函数时，重复维度的数量小于tensor的维度数量。解决方法是检查repeat_dims的数量是否正确，并确保它们与tensor的维度数量相同。例如，如果你有一个形状为(3, 4, 5)的tensor，你想要沿着第二个维度重复两次，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
repeat_dims = (1, 2)
x = x.repeat(*([1] * len(repeat_dims)), 2)
print(x.shape)

这将在第二个维度上重复两次，输出的张量形状为(3, 8, 5)。

If you want to use a smaller number of GPUs, you need to modify .yaml configuration files in configs/. Specifically, you need to modify the NUM_GPUS, TRAIN.BATCH_SIZE, TEST.BATCH_SIZE, DATA_LOADER.NUM_WORKERS entries in each configuration file. The BATCH_SIZE entry should be the same or higher as the NUM_GPUS entry. In configs/Kinetics/TimeSformer_divST_8x32_224_4gpus.yaml, we provide a sample configuration file for a 4 GPU setu的含义

这段话的意思是，如果你想使用更少的GPU训练模型，你需要修改`configs/`目录下的`.yaml`配置文件。具体来说，你需要修改每个配置文件中的`NUM_GPUS`、`TRAIN.BATCH_SIZE`、`TEST.BATCH_SIZE`、`DATA_LOADER.NUM_WORKERS`条目。`BATCH_SIZE`条目应该与`NUM_GPUS`条目相同或更高。在`configs/Kinetics/TimeSformer_divST_8x32_224_4gpus.yaml`中，我们提供了一个4 GPU设置的示例配置文件。