pytorch rearrange

时间: 2023-08-20 19:13:33 浏览: 233
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pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

在PyTorch中，rearrange函数是einops库中的一个函数，用于对张量的维度进行重新变换排序或切块操作。它可以帮助我们方便地重新排列张量的维度，以满足不同的需求。使用rearrange函数时，我们需要提供一个字符串模式来指定如何重新排列张量的维度。例如，"b c h w -> b h w c"表示将输入张量的维度从(batch, channel, height, width)重新排列为(batch, height, width, channel)。这个函数在深度学习中常用于处理图像数据的维度变换。[2]
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rearrange函数是PyTorch中的一个函数，用于对张量进行重排。它可以将一个张量的维度重新排列，以便更好地适应不同的计算需求。rearrange函数的语法如下： torch.rearrange(input, dims) 其中，input是要重排的张量...

rearrange函数pytorch在1.7里面

rearrange函数在PyTorch 1.7版本中就已经引入了，我之前的回答有误。因此，要使用PyTorch库中的rearrange函数，您需要导入torch库，以下是导入torch库的示例代码： python import torch 如果您的...

rearrange函数pytorch在1.7里面有没有

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def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中，输入x首先通过patch_embed模块进行处理，然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后，输入...

rearrange(out_av, 'b t p -> (b t) p')

这是一个 PyTorch 中的操作，它将一个张量的维度进行重新排列。 具体来说，它将形状为 (b, t, p) 的张量 out_av 重新排列为形状为 (b * t, p) 的张量。 其中，b、t、p 分别表示张量的批次大小、时间步数和特征维度...

x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D')

这行代码使用了 PyTorch 中的 rearrange 函数，将输入张量 x 的维度重新排列。具体地，将原来的四个维度 B（batch size）、N（sequence length）、T（number of time steps）和 D（feature dimension）...

x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1)

2. 第二行使用 PyTorch 的 rearrange 函数 (可以参考 https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch/blob/main/reformer_pytorch/rev import rearrange) 将 x 的维度从 'B C T' 重排为 'B T C'。 3. 第三行将...

map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads), (q_inp, k_inp, v_inp))

这是一个使用 PyTorch 中的函数 map() 和 rearrange() 对 (q_inp, k_inp, v_inp) 这个元组进行操作的代码。其中，map() 函数对元组中的每个元素执行相同的操作，rearrange() 函数的作用是将维度进行重排列...

H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H)

接下来我们使用 PyTorch 中的 rearrange 函数对输入张量进行维度变换，将其变为新的形状 (Batch Size, Hidden Size, Sequence Length, H, W)。这里的 H 和 W 表示输入张量的高度和宽度，T 则表示输入张量的序列长度...

out = torch.einsum('bhij,bhjd->bhid', attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') out = self.to_out(out)什么意思

这段代码是PyTorch实现的Transformer中的Multi-Head Attention的计算过程。其中，attn是经过Scaled Dot-Product Attention计算后的结果，v是Value矩阵。einsum函数实现了矩阵乘法和求和的操作，得到了最终的...

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from einops import rearrange, repeat, reduce # 定义CrossAttention模块 class CrossAttention(nn.Module): ... 3. 定义函数来生成注意力热力图： python def generate_attention_map(model, x): # 将...

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