torch.svd_lowrank()
时间: 2023-09-18 15:16:16 浏览: 67
torch.svd_lowrank()是PyTorch中的一个函数,用于计算矩阵的低秩奇异值分解(Low-rank Singular Value Decomposition,简称LSVD)。LSVD是一种常用的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为两个矩阵的乘积,其中一个矩阵是列向量的线性组合,另一个矩阵是行向量的线性组合。LSVD的主要应用包括数据降维、矩阵压缩、矩阵近似和特征提取等领域。在PyTorch中,torch.svd_lowrank()函数可以通过指定矩阵的维度和秩来计算矩阵的LSVD分解。具体用法可以参考PyTorch的官方文档。
相关问题
torch.zeros_like
torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数,用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下:
```
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数 input 表示输入 tensor,dtype 表示输出 tensor 的数据类型,layout 表示输出 tensor 的布局,device 表示输出 tensor 的设备类型,requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。
举个例子,假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a,我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b:
```
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)
print(a)
print(b)
```
输出如下:
```
tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041],
[ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```
torch.state_dict
`torch.state_dict`是一个Python字典对象,它将每个层映射到其参数张量。它只包含可训练的参数和缓冲区(如BN的均值和方差)。`state_dict`对象可以用来保存和加载模型的参数。可以使用`torch.save()`函数将其保存到磁盘上,也可以使用`torch.load()`函数将其加载回来。在保存和加载模型时,需要使用相同的`state_dict`对象。
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
...
}, PATH)
```
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
PATH="./***.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)
```