torch.bmm(a,b)

时间: 2024-09-03 18:04:01 浏览: 63
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

star5星 · 资源好评率100%
`torch.bmm(a, b)` 是 PyTorch 中的一个函数，全称是 "batch matrix multiplication"（批量矩阵乘法），它用于计算两个三维张量 (batch, *, *) 的逐元素相乘后的结果。这里的星号(*)表示可以有任意维度，但第一个维度通常是批量维度，也就是这两个输入张量 a 和 b 都有一维是相同的，并且该维度下的元素会一一对应地做矩阵乘法。 例如，如果 a 是形状为 (m, n, k) 的张量，b 是形状为 (k, p, q) 的张量，那么 `torch.bmm(a, b)` 的输出将是一个形状为 (m, n, p) 的张量，其中每个 (i, j, :) 组合的元素是 a[i, :, :] 矩阵与 b[:, :, j] 矩阵相乘的结果。
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torch.bmm(a, b)

torch.bmm(a, b)的作用是进行批量的矩阵乘法操作。其中a的维度是b * m * n，b的维度是b * n * p，结果的维度是b * m * p。这意味着对于每一个批次中的矩阵a和b，会进行矩阵乘法操作，输出一个结果矩阵。...

torch.bmm()和torch.matmul()

torch.bmm()和torch.matmul()都是PyTorch中用于矩阵乘法的函数，但它们有一些不同之处。 torch.bmm()是针对批量矩阵乘法的函数。它接受两个3D张量作为输入，其中第一个张量的形状为 (B, N, M)，第二个张量的形状为 ...

torch.bmm(a, b)对应的keras代码

torch.bmm(a, b)计算两个3D张量的批量矩阵乘法。如果a的形状为(batch_size, n, p)，b的形状为(batch_size, p, m)，则输出的形状为(batch_size, n, m)。对应的keras代码如下： python import ...

pytorch torch.bmm

c = torch.bmm(a, b) # 输出结果tensor的形状 print(c.shape) # 输出：torch.Size([10, 3, 5]) 在这个例子中，a的形状为(10, 3, 4)，b的形状为(10, 4, 5)，因此结果tensor的形状为(10, 3, 5)。

解释torch.bmm

假设第一个张量 A 的形状为 (batch_size, n, m)，第二个张量 B 的形状为 (batch_size, m, p)，则 torch.bmm 函数的输出是一个形状为 (batch_size, n, p) 的三维张量 C，其中 C[i,:,:] = torch.mm(A[i,:,:], B[i,:,:]...

torch.bmm()

torch.bmm() 的作用是计算每个批次中对应的矩阵 A 和 B 的乘积，并将结果存储在 out 中。它会对每个批次中的对应矩阵进行乘法运算，得到对应的输出矩阵。 以下是一个使用 torch.bmm() 的示例： python import ...

torch.bmm改成C++

torch.bmm是PyTorch库中的一个函数，用于计算矩阵的批归一化（Batch Matrix Multiplication）。如果你想要在C++中实现类似的功能，你需要使用深度学习框架如TensorFlow C++ API、Caffe2，或者是直接操作GPU内存的...

def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x

3. 心conv}$映射为3个表示$x_q$、$x_k$和$x_v$，其中$x_q$和$x_k$的维度都是$b\times c\times n$，$x_v$的维度是$b\times n\times c理咨询和治疗。积极心理学和科学心理观的理念和方法，也被应用于$。接着，它计算一...

class CAM_Module(Module): """ Channel attention module""" def __init__(self, in_dim): super(CAM_Module, self).__init__() self.chanel_in = in_dim self.gamma = Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = Softmax(dim=-1) def forward(self,x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X H X W) returns : out : attention value + input feature attention: B X C X C """ m_batchsize, C, height, width, channle = x.size() #print(x.size()) proj_query = x.view(m_batchsize, C, -1) proj_key = x.view(m_batchsize, C, -1).permute(0, 2, 1) #形状转换并交换维度 energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) energy_new = torch.max(energy, -1, keepdim=True)[0].expand_as(energy)-energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = x.view(m_batchsize, C, -1) out = torch.bmm(attention, proj_value) out = out.view(m_batchsize, C, height, width, channle) # print('out', out.shape) # print('x', x.shape) out = self.gamma*out + x #C*H*W return out 将其改成keras代码

下面是将该 Channel Attention Module 的 PyTorch 代码转换为 Keras 代码的实现： python from keras.layers import Layer, Softmax ...6. Keras 中的 tf.matmul 方法可以替代 PyTorch 中的 torch.bmm 方法。

class Self_Attn(nn.Module): """ Self attention Layer""" def __init__(self, in_dim, activation=None): super(Self_Attn, self).__init__() # self.chanel_in = in_dim # self.activation = activation self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # def forward(self, x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X W X H) returns : out : self attention value + input feature attention: B X N X N (N is Width*Height) """ # batch,通道数，宽，高 m_batchsize, C, width, height = x.size() # [1, 16, 32, 32] # 步骤1, 通过conv 得出q,k q = self.query_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height).permute(0, 2, 1) # B X CX(N) torch.Size([1, 1024, 2]) k = self.key_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C x (*W*H) torch.Size([1, 2, 1024]) # 步骤1, 计算得出v v = self.value_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C X N torch.Size([1, 16, 1024]) # 步骤2, 矩阵的乘法 ,q,k进行相乘,得出特征图 # [batch_size,1024,2]*[batch_size,2,1024] energy = torch.bmm(q, k) # transpose check [1, 1024, 1024] # 特征图attention map，通过softmax attention = self.softmax(energy) # BX (N) X (N) torch.Size([1, 1024, 1024]) # 步骤3,v * 特征图= 注意力 # [1,16,1024] * [1,1024,1024]= torch.Size([1, 16, 1024]) out = torch.bmm(v, attention.permute(0, 2, 1)) # torch.Size([1, 16, 1024]) # 重新resize out = out.view(m_batchsize, C, width, height) # torch.Size([1, 16, 32, 32]) # 加上残差 out = self.gamma * out + x return out

这段代码实现了一个Self Attention Layer，其中包含三个卷积层，分别是query_conv、key_conv和value_conv，用于计算注意力的query、key和value。在前向传播中，首先通过query_conv和key_conv计算出query和key，然后...

a.shape为torch.Size([16, 307, 12, 12])和b.shape为torch.Size([16, 3684, 2])怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗

b_flat = b.view(16, -1, 2) # 使用bmm计算矩阵乘积 result = torch.bmm(a_flat, b_flat) # 将结果的形状改为期望的形状 result = result.view(16, 307, 2) print(result.shape) 这里，我们首先将a张量的...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块，而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块，运行时程序报错提示： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given，我想我必须得传入三个参数给SA_modules，第三个参数应该是channel_out，我该如何解决该问题，请给出详细的代码

features = torch.bmm(v, attn.permute(0, 2, 1)) # (B, C, N) features = self.bn(features) return features 然后，在 PointnetSAModuleMSG 中，您需要将 SelfAttention 的 forward() 方法的第三个...

pytorch矩阵A的维度为[3,24,73,768]，矩阵B的维度为[1,3]，如何让A矩阵在第0维相乘B矩阵的三个元素？

您可以使用pytorch中的torch.bmm()函数，将B矩阵转换为维度为[3,1,1]的矩阵，然后与A矩阵在第0维进行相乘，具体代码如下： import torch A = torch.randn(3,24,73,768) B = torch.tensor([1,2,3]) B = B.view...
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