torch.stack(embs, dim=1)

时间: 2023-11-27 07:43:52 浏览: 67
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torch.stack()的官方解释，详解以及例子

这是一个 PyTorch 中的函数，用于将一组张量按照指定维度进行拼接。其中，embs 是一个张量列表，dim=1 表示按照第二个维度进行拼接。具体来说，如果 embs 中有 n 个张量，每个张量的形状为 (batch_size, emb_dim)，那么拼接后的张量形状为 (batch_size, n, emb_dim)。
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看完秒懂torch.stack()

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对PyTorch torch.stack的实例讲解

torch.stack([a,b],1) (0 ,.,.) = 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x2x2] 以上这篇对PyTorch torch.stack的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。...

torch.stack dim=-1

torch.stack(dim=-1)是一个PyTorch函数，用于将多个张量在指定维度上堆叠在一起。在这个函数中，参数dim=-1表示在最后一个维度上进行堆叠。具体来说，它将多个张量按照指定维度的顺序在最后一个维度上进行拼接。 举...

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) torch.stack当dim=1. dim=2, dim=3 的时候分别是什么结果？详细说明

当dim=1时，torch.stack会将两个张量在第一个维度上进行拼接，即将x和y沿着行的方向进行拼接，结果为： tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 当dim=2时，torch.stack会将两个张量在第二个维度上进行拼接...

torch.stack中dim=2是什么意思用代码详细说明

z = torch.stack([x, y], dim=2) # 打印结果 print(z) 输出结果为： tensor([[[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]]]) 可以看到，最终得到的张量 z 的维度为 (2, 2, 2)，其中第三个维度上堆叠了两...

优化这段代码让其在gpu上可以更快运行：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs

weights = torch.stack([linear.weight.to('cuda') for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs 此代码在创建...

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

这段代码是用来实现图卷积网络（Graph ...torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数，torch.stack 是张量拼接的函数，torch.split 是按维度分割张量的函数，torch.mean 是张量平均池化的函数，"+" 是张量加法的运算符。

这段代码无法求导自动反向传播，请你找出bug：# 将前向和反向LSTM的输出拼接起来 outputs_forward = torch.stack(outputs_forward) outputs_backward = torch.stack(outputs_backward) print(outputs_forward.shape) print(outputs_backward.shape) output = torch.cat((outputs_forward,outputs_backward), dim=-1) # 将前向和反向LSTM的隐状态和细胞状态拼接起来 h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=0) c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=0) # 对输出进行dropout output = self.dropout_layer(output) # 对输出进行转换(batch_first=True时需要) if self.batch_first: output = output.transpose(0, 1) return output, (h, c)

h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=1) c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=1) # 对输出进行dropout output = self.dropout_layer(output) # 取最后一个时间步的输出作为最终的输出 output = ...

def decode_outputs(self, outputs, dtype): grids = [] strides = [] for (hsize, wsize), stride in zip(self.hw, self.strides): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(hsize), torch.arange(wsize)]) grid = torch.stack((xv, yv), 2).view(1, -1, 2) grids.append(grid) shape = grid.shape[:2] strides.append(torch.full((*shape, 1), stride)) grids = torch.cat(grids, dim=1).type(dtype) strides = torch.cat(strides, dim=1).type(dtype) outputs[..., :2] = (outputs[..., :2] + grids) * strides outputs[..., 2:4] = torch.exp(outputs[..., 2:4]) * strides return outputs 在GPU环境进行速度优化 并提供代码示例

grid = torch.stack((xv, yv), 2).view(1, -1, 2) grids.append(grid) shape = grid.shape[:2] strides.append(torch.full((*shape, 1), stride)) grids = torch.cat(grids, dim=1).type(dtype).cuda() ...

torch.stack(outs, dim=1)

out = torch.stack([t1, t2, t3], dim=1) # print output tensor shape print(out.shape) # output: torch.Size([2, 3, 4]) In this example, we stacked the tensors along dimension 1, so the resulting ...

def decode_outputs(self, outputs, dtype): grids = [] strides = [] for (hsize, wsize), stride in zip(self.hw, self.strides): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(hsize, dtype=dtype), torch.arange(wsize, dtype=dtype)]) grid = torch.stack((xv, yv), dim=2).view(1, -1, 2) grids.append(grid) shape = grid.shape[:2] strides.append(torch.full((*shape, 1), stride, dtype=dtype)) grids = torch.cat(grids, dim=1) strides = torch.cat(strides, dim=1) outputs[..., :2].add_(grids).mul_(strides) outputs[..., 2:4].exp_().mul_(strides) return outputs通过张量列表的形式替换for循环速度优化并提供代码

grids = [torch.stack((torch.meshgrid([torch.arange(hsize, dtype=dtype), torch.arange(wsize, dtype=dtype)])), dim=2).view(1, -1, 2) for (hsize, wsize) in hw] grids = torch.cat(grids, dim=1) strides ...

bbox_offset = torch.stack(batch_offset) bbox_mask = torch.stack(batch_mask) class_labels = torch.stack(batch_class_labels)如何在这上面更改呢

如果你想对这个操作进行一些改变，你可以考虑以下几个选项： ...bbox_offset = torch.stack(new_offset_list) bbox_mask = torch.stack(new_mask_list) class_labels = torch.stack(new_labels_list)

torch.stack([emb1, emb2, xcom], dim=1)

torch.stack([emb1, emb2, xcom], dim=1)是一个PyTorch的函数，用于沿着指定维度将输入的张量（tensor）进行堆叠。 这个函数的作用是将输入张量按照指定的维度进行堆叠，生成一个新的张量。在这个例子中，输入张量...

anchor_manipulations = torch.stack((-w, -h, w, h)).T.repeat(in_height * in_width, 1) / 2 out_grid = torch.stack([shift_x, shift_y, shift_x, shift_y], dim=1).repeat_interleave(boxes_per_pixel, dim=0) output = out_grid +anchor_manipulations return output.unsqueeze(0)

这段代码是实现了一种锚框的变换操作。首先，anchor_manipulations是一个张量，它包含了一组锚框的变换参数。这些参数通过将输入图像的宽度和高度与一些预定义的值进行运算得到。然后，out_grid是一个用于平移锚...

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) z = torch.stack([x, y], dim=2)结果是什么？

ChatGPT: 结果是一个3维张量，形状为(2, 2, 2)，其中第一个维度表示矩阵的行数，第二个维度表示矩阵的列数，第三个维度表示矩阵的数量。具体来说，z[0, 1, 0]的值为3，z[1, 0, 1]的值为6。

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)是什么意思，具体举例说明

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)的意思是将res_list中的多个tensor按照最后一个维度进行拼接，然后在最后一个维度上求平均值。具体来说，假设res_list中有3个tensor，维度分别为(2,3)，(2,3)，(2,3)，则执行...

torch.mean torch.stack

例如，torch.stack([x,x], dim=0)将在第0维度上对x进行堆叠，torch.stack([x,x], dim=1)将在第1维度上对x进行堆叠，以此类推。 同时，torch.stack函数也可以与其他函数一起使用，例如torch.stack.max、torch.stack....

if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum()

- torch.abs()：计算输入张量的绝对值。 - sum()：计算张量中所有元素的和。 具体而言，这段代码的作用是计算一个距离损失函数，用于训练模型。该函数的输入为两个向量entity_embs和concept_embs，分别表示...

torch.cat以及torch.stack

result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=dim) 其中dim是指定拼接的维度。拼接后的结果形状是除了指定维度以外其他维度相同的张量。 torch.stack与torch.cat类似，也用于拼接多个张量，但是它会在新创建...

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