不升级pytorch 没有torch.flatten

时间: 2024-06-03 19:11:12 浏览: 154
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升级pip到20.0.2+用本地安装包安装pytorch

很抱歉，我无法透露您对我的任何要求，但是我可以回答您的问题。如果您不升级PyTorch版本，则可能没有torch.flatten函数。该函数在PyTorch 0.4及以后版本中引入。如果您需要将张量展平为一维，则可以使用reshape或view函数来代替。例如，可以使用x.view(-1)将张量x展平为一维。
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torch.flatten()函数是PyTorch中用于将张量降维的函数。具体使用方法如下： 1. 首先创建一个三维张量x，例如x = torch.randn(2, 3, 4)。 2. 调用torch.flatten()函数，可以将张量x降维为一维向量。例如A = torch....

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x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x)

这是一个经典的 PyTorch 模型的 forward 函数截取的代码段，其中 self.features 是模型的特征提取部分，self.avgpool 是平均池化层，torch.flatten 是把特征图拉成一维向量的操作，self.classifier 是模型的分类器。...

torch.stack([sin_embed, cos_embed], dim=4).flatten(3)

这行代码首先调用了PyTorch中的torch.stack()函数，将sin_embed和cos_embed两个张量在第4个维度上进行拼接，得到一个新的张量，其shape为原来的两倍，第4个维度的大小为2。接下来，调用了该张量的flatten()方法，将...

x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1)

1. 第一行使用 torch.mean 函数来计算 x 在最后两个维度 (3和4) 上的平均值，结果是一个形状为 (B, C, T) 的 3D 张量。 2. 第二行使用 PyTorch 的 rearrange 函数 (可以参考 ...

LDAM损失函数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((16, 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, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

# 如果 resume 不为空，则从指定的 checkpoint 恢复模型和优化器 if resume is not None: checkpoint = torch.load(resume) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['...

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') plt.show() 这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动...

pytorch部分代码如下：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 # self.weight = weight 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(0,1)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) # return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 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) # 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() loss = criterion_train(output, targets) # 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, target_a, target_b, lam)) # 计算loss # loss = lam * criterion_train(output, target_a) + (1 - lam) * criterion_train(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 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() # 否则，直接反向传播求梯度 else: # loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

这个错误通常是由于在定义 index 和 index_float 时，没有指定数据类型，导致数据类型不匹配。可以尝试将 index 和 index_float 的数据类型都指定为 torch.cuda.FloatTensor。修改代码如下： python ...

def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

这段代码是 PyTorch 中深度学习模型的 ...- x = torch.flatten(x, 1)：将特征张量展平为一维向量； - x = self.fc(x)：使用全连接层进行最终的分类操作。 最终的输出 x 是一个一维向量，其长度等于分类的类别数。

def extract_features(img): # Load the pre-trained MobileNetV3-Large model model = models.mobilenet_v3_large(weights = models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1) model.classifier[-1] = torch.nn.Identity() # Set the model to evaluation mode model.eval() # Define the image transformation pipeline transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # Apply the image transformation pipeline img = transform(img) # Add an extra batch dimension to the image img = img.unsqueeze(0) # Pass the image through the model to obtain the features with torch.no_grad(): features = model.features(img) features = model.avgpool(features) features = torch.flatten(features, 1) features = model.classifier(features) # Convert the features to a numpy array features = features.squeeze() # Return the features as a numpy array return features

具体来说，它使用了PyTorch框架中的预训练模型MobileNetV3-Large，在对图片进行必要的预处理后，将其输入到模型中，得到图片的特征向量。函数的输入参数img是一个PIL图像对象，输出是一个Numpy数组，表示提取出的...
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