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 20:22:32 浏览: 16
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

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-536a68c200e5> in <module> 52 return model 53 # lstm network ---> 54 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 55 # summary 56 print(model.summary()) <ipython-input-54-536a68c200e5> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 22 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) 23 ---> 24 model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', 25 input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) 26 model.add(Flatten()) ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 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 ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py 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: " ValueError: Input 0 of layer "conv_lstm2d_12" is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=3. Full shape received: (None, 10, 5)解决该错误

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?

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