N = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[0].dim); Co = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[1].dim); H = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[2].dim); W = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[3].dim); Ci = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[4].dim);是什么意思

时间: 2024-04-23 10:22:32 浏览: 108
这段代码是在获取一个 Tensor 的大小信息,其中包括了 Tensor 的维度和大小。具体来说,这段代码获取了一个 5 维 Tensor 的大小信息,分别是 N、Co、H、W、Ci,它们分别代表了 Tensor 的 batch size、channel 数量、高度、宽度和输入 channel 数量。这里使用了 static_cast<int> 进行类型转换,将 Tensor 的大小转换成了整型数值。
相关问题

float fMul = ((float *)(strMulRaw1.c_str()))[0]; float *ptrMul = ((float *)(strMulRaw2.c_str())); N = static_cast<int>(mul2->inputs()[1]->sizes()[0].dim); Co = static_cast<int>(mul2->inputs()[1]->sizes()[1].dim); H = static_cast<int>(mul2->inputs()[1]->sizes()[2].dim); W = static_cast<int>(mul2->inputs()[1]->sizes()[3].dim); Ci = static_cast<int>(mul2->inputs()[1]->sizes()[4].dim); mulCoeffSize = N*Co*H*W*Ci; ptrNewMul = (float *)malloc(mulCoeffSize); for(int n = 0; n < N; n++) { for(int co = 0; co < Co; co++) { for(int h = 0; h < H; h++) { for(int w = 0; w < W; w++) { for(int ci = 0; ci < Ci; ci++) { *(ptrNewMul + ci + Ci*w + Ci*W*h + Ci*W*H*co + Ci*W*H*Co*n) = *(ptrMul + ci + Ci*w + Ci*W*h + Ci*W*H*co + Ci*W*H*Co*n) * fMul * fMul; } } } } }这段是什么意思

这段代码是对一个多维数组进行遍历,并将其每个元素乘以一个浮点数fMul的平方,然后将结果存储在另一个数组ptrNewMul中。具体来说,该多维数组是一个5维数组,其维度分别为N、Co、H、W和Ci,ptrMul是这个多维数组的内存地址,mulCoeffSize是这个多维数组的总大小。循环遍历这个多维数组的每个元素,然后将结果存储在ptrNewMul中相应的位置上。

<p class="shu_ck"> <em class="cc_sub"id="cc_sub" >-</em> <input type="number" class="gnum c_pt" id ="gnumCpt" value="1"/><em class="cc_add" id="cc_add">+</em> </p><p class="shu_ck"> <em class="cc_sub"id="cc_sub" >-</em> <input type="number" class="gnum c_pt" id ="gnumCpt" value="1"/><em class="cc_add" id="cc_add">+</em> </p>减不能小于1,并实现乘除算法输出结果在一个标签里

好的,我明白了您的问题。对于这个问题,您可以使用以下代码来实现: HTML代码: ```html <p class="shu_ck"> <em class="cc_sub" onclick="subtract()">-</em> <input type="number" class="gnum c_pt" id="gnumCpt" value="1" min="1" onchange="updateResult()"/> <em class="cc_add" onclick="add()">+</em> </p> <p class="shu_ck"> <em class="cc_sub" onclick="subtract()">-</em> <input type="number" class="gnum c_pt" id="gnumCpt" value="1" min="1" onchange="updateResult()"/> <em class="cc_add" onclick="add()">+</em> </p> <p>Result: <span id="result"></span></p> ``` JavaScript代码: ```javascript function add() { var input = event.target.previousSibling; input.value = parseInt(input.value) + 1; updateResult(); } function subtract() { var input = event.target.nextSibling; if (input.value > 1) { input.value = parseInt(input.value) - 1; updateResult(); } } function updateResult() { var inputs = document.getElementsByClassName("gnum"); var result = 1; for (var i = 0; i < inputs.length; i++) { result *= parseInt(inputs[i].value); } document.getElementById("result").innerHTML = result; } ``` 这段代码实现了两个输入框,其中输入框的值不能小于1。同时,在输入框的左侧和右侧分别有减号和加号,可以通过点击来增加或减少输入框的值。最终的结果会显示在一个标签中。此外,还实现了乘除算法,每当输入框的值发生变化时,都会重新计算结果并更新显示。
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CGroupInfo::CGroupInfo(shared_ptr<Graph> g){ m_groupSize.clear(); m_groupMembers.clear(); m_groupMembersSize.clear(); m_groupMembersInpSize.clear(); printf("CG0 \n"); for (auto it = g->begin(); it != g->end(); ++it) { printf("CG1 \n"); Node *n = *it; if(kConcat == n->kind()) { printf("CG2 \n"); string groupname = n->output()->uniqueName(); //Value's uniqueName is unique, so can be used as key printf("groupname = %s\n", groupname); m_groupSize[groupname] = getValueSize(n->output()); for(int i = 0; i < n->inputs().size(); i++) { printf("CG3 \n"); Node *inp = n->inputs()[i]->node(); if(n->inputs()[i]->node()->kind() == kParam) { printf("CG4 \n"); continue; } m_groupMembers[groupname].push_back(n->inputs()[i]->uniqueName()); m_groupMembersSize[groupname].push_back(getValueSize(n->inputs()[i])); m_groupMembersInpSize[inp->inputs()[0]->uniqueName()] = getValueSize(inp->inputs()[0]); } } else if(n->inputs().size() > 0 && isGraphInput(g,n)) { printf("CG5 \n"); m_groupSize["group_input"] += getValueSize(n->inputs()[0]); m_groupMembers["group_input"].push_back(n->inputs()[0]->uniqueName()); m_groupMembersSize["group_input"].push_back(getValueSize(n->inputs()[0])); } else if(kTransLayoutAfterSlice == n->kind()) { printf("CG6 \n"); string groupname = n->output()->uniqueName(); //Value's uniqueName is unique, so can be used as key m_groupSize[groupname] = getValueSize(n->output()); for(int i = 0; i < n->inputs().size(); i++) { printf("CG7 \n"); Node *inp = n->inputs()[i]->node(); m_groupMembers[groupname].push_back(n->inputs()[i]->uniqueName()); m_groupMembersSize[groupname].push_back(getValueSize(n->inputs()[i])); m_groupMembersInpSize[inp->inputs()[0]->uniqueName()] = getValueSize(inp->inputs()[0]); } } } }这段是什么意思

class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [27], in <cell line: 11>() 9 model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) 10 model.add(Dropout(0.2)) ---> 11 model.add(LSTM(units=32)) 12 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 14 # 编译模型 File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/trackable/base.py:204, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 202 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 203 try: --> 204 result = method(self, *args, **kwargs) 205 finally: 206 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/engine/input_spec.py:235, in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " 238 f"expected ndim={spec.ndim}, found ndim={ndim}. " 239 f"Full shape received: {tuple(shape)}" 240 ) 241 if spec.max_ndim is not None: 242 ndim = x.shape.rank ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)

import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载Bert预训练模型和tokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') # 微博文本和种子词 text = '今天天气真好,心情非常愉快!' seeds = ['天气', '心情', '愉快'] # 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] # 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度 text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size] seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, hidden_size] -> [batch_size, 1, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size] cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size] # 获取相似度最高的词语 similar_words = [] for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word) print(similar_words)

这是一个crossattention模块:class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码,同一文件夹下,有一个html代码,叫做classify.html,代码如下:<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> BERT文本分类 <form> <label for="text">请输入文本:</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = 分类结果:${data.result}; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = 出错了:${error.message}; }); }); </script> </body> </html>,请问为什么打开后有问题呢,帮我解决一下,优化下代码

class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

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资源摘要信息:"个人网站构建与开发" ### 网站构建与部署工具 1. **Nix-shell** - Nix-shell 是 Nix 包管理器的一个功能,允许用户在一个隔离的环境中安装和运行特定版本的软件。这在需要特定库版本或者不同开发环境的场景下非常有用。 - 使用示例:`nix-shell --attr env release.nix` 指定了一个 Nix 环境配置文件 `release.nix`,从而启动一个专门的 shell 环境来构建项目。 2. **Nix-env** - Nix-env 是 Nix 包管理器中的一个命令,用于环境管理和软件包安装。它可以用来安装、更新、删除和切换软件包的环境。 - 使用示例:`nix-env -if release.nix` 表示根据 `release.nix` 文件中定义的环境和依赖,安装或更新环境。 3. **Haskell** - Haskell 是一种纯函数式编程语言,以其强大的类型系统和懒惰求值机制而著称。它支持高级抽象,并且广泛应用于领域如研究、教育和金融行业。 - 标签信息表明该项目可能使用了 Haskell 语言进行开发。 ### 网站功能与技术实现 1. **黑暗主题(Dark Theme)** - 黑暗主题是一种界面设计,使用较暗的颜色作为背景,以减少对用户眼睛的压力,特别在夜间或低光环境下使用。 - 实现黑暗主题通常涉及CSS中深色背景和浅色文字的设计。 2. **使用openCV生成缩略图** - openCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了许多常用的图像处理功能。 - 使用 openCV 可以更快地生成缩略图,通过调用库中的图像处理功能,比如缩放和颜色转换。 3. **通用提要生成(Syndication Feed)** - 通用提要是 RSS、Atom 等格式的集合,用于发布网站内容更新,以便用户可以通过订阅的方式获取最新动态。 - 实现提要生成通常需要根据网站内容的更新来动态生成相应的 XML 文件。 4. **IndieWeb 互动** - IndieWeb 是一个鼓励人们使用自己的个人网站来发布内容,而不是使用第三方平台的运动。 - 网络提及(Webmentions)是 IndieWeb 的一部分,它允许网站之间相互提及,类似于社交媒体中的评论和提及功能。 5. **垃圾箱包装/网格系统** - 垃圾箱包装可能指的是一个用于暂存草稿或未发布内容的功能,类似于垃圾箱回收站。 - 网格系统是一种布局方式,常用于网页设计中,以更灵活的方式组织内容。 6. **画廊/相册/媒体类型/布局** - 这些关键词可能指向网站上的图片展示功能,包括但不限于相册、网络杂志、不同的媒体展示类型和布局设计。 7. **标签/类别/搜索引擎** - 这表明网站具有内容分类功能,用户可以通过标签和类别来筛选内容,并且可能内置了简易的搜索引擎来帮助用户快速找到相关内容。 8. **并行化(Parallelization)** - 并行化在网站开发中通常涉及将任务分散到多个处理单元或线程中执行,以提高效率和性能。 - 这可能意味着网站的某些功能被设计成可以同时处理多个请求,比如后台任务、数据处理等。 9. **草稿版本+实时服务器** - 草稿版本功能允许用户保存草稿并能在需要时编辑和发布。 - 实时服务器可能是指网站采用了实时数据同步的技术,如 WebSockets,使用户能够看到内容的实时更新。 ### 总结 上述信息展示了一个人在个人网站开发过程中所涉及到的技术和功能实现,包括了环境配置、主题设计、内容管理和用户体验优化。从使用Nix-shell进行环境隔离和依赖管理到实现一个具有高级功能和良好用户体验的个人网站,每个技术点都是现代Web开发中的关键组成部分。
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Qt框选功能的国际化实践:支持多语言界面的核心技术解析

![Qt框选功能的国际化实践:支持多语言界面的核心技术解析](https://opengraph.githubassets.com/1e33120fcc70e1a474ab01c7262f9ee89247dfbff9cf5cb5b767da34e5b70381/LCBTS/Qt-read-file) # 摘要 本文系统地探讨了Qt框架下多语言界面设计与国际化的实现原理和技术细节。首先介绍了Qt国际化框架的基础知识和多语言界面设计的基本原理,包括文本处理、资源文件管理、核心API的应用等。随后,文章详细阐述了设计可翻译用户界面、动态语言切换和界面更新以及测试和调试多语言界面的实践技巧。深入理解
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内网如何运行docker pull mysql:5.7

要在内网中运行Docker的pull命令来获取MySQL 5.7镜像,可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保在内网中的计算机上安装了Docker。 2. 打开终端或命令提示符,并使用以下命令登录到Docker镜像仓库: ```shell docker login <repository> ``` 将`<repository>`替换为MySQL镜像仓库的地址,例如`mysql`或`docker.io/mysql`。 3. 输入用户名和密码以登录到镜像仓库。 4. 使用以下命令从镜像仓库拉取MySQL 5.7镜像: ```shell docker pull <repository>/my