C实现torch.transpose()

时间: 2024-04-11 09:32:05 浏览: 18
要在C中实现类似于Torch的`torch.transpose()`功能,你可以使用二维数组表示张量,并对其进行转置操作。下面是一个简单的示例代码,它演示了如何实现一个基本的转置函数: ```c #include <stdio.h> void transpose(float input[][3], float output[][2], int rows, int cols) { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { output[j][i] = input[i][j]; } } } void printMatrix(float matrix[][2], int rows, int cols) { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { printf("%.2f ", matrix[i][j]); } printf("\n"); } } int main() { float input[2][3] = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}}; float output[3][2]; transpose(input, output, 2, 3); printf("Input Matrix:\n"); printMatrix(input, 2, 3); printf("\nTransposed Matrix:\n"); printMatrix(output, 3, 2); return 0; } ``` 在上面的示例中,`transpose()`函数接收一个输入矩阵(二维数组)和一个输出矩阵(二维数组),并使用两个嵌套的循环来执行转置操作。`printMatrix()`函数用于打印矩阵的内容。 在`main()`函数中,我们定义一个2x3的输入矩阵`input`,并创建一个3x2的输出矩阵`output`。然后,我们调用`transpose()`函数来执行转置操作,并使用`printMatrix()`函数打印输入和转置后的矩阵。 运行上面的代码将输出以下结果: ``` Input Matrix: 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 Transposed Matrix: 1.00 4.00 2.00 5.00 3.00 6.00 ``` 这是一个基本的实现示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。请注意,这个示例只适用于固定大小的二维数组。如果你想处理更通用的张量,你可能需要考虑更灵活的数据结构和内存管理。

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pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错:File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入

class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def init(self): super().init() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlpsi # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)你可以给我详细讲解一下这个模块吗,一个语句一个语句的来讲解

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