torch.bernoulli

时间: 2024-01-11 16:02:13 浏览: 12
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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torch.bernoulli是PyTorch中的一个函数，用于生成一个服从伯努利分布的张量。伯努利分布是一种二项分布，其随机变量只有两个取值，通常用0和1表示。在PyTorch中，torch.bernoulli可以指定生成的张量中1的概率，返回的张量中1的位置由随机生成器决定。如果随机生成器没有被指定，则使用默认的全局随机生成器。
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M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype)代码解释

接下来，使用torch.bernoulli函数对上一步得到的张量进行伯努利采样，即以该张量中的每个元素作为概率进行独立的二元采样。采样结果是一个与输入张量形状相同的二值张量，其中的元素值为0或1。最后，使用.to方法将...

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class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

定义了一个gamma值，并将input_abs与gamma相乘并经过torch.clamp函数进行限制，再经过torch.bernoulli函数进行伯努利采样，得到一个形状与输入相同的二值张量M_seed。使用torch.matmul函数将M_seed与A矩阵相乘得到M...

from torch.distributions import Bernoulli

该行代码是导入PyTorch中的概率分布模块torch.distributions中的Bernoulli分布。Bernoulli分布是一种二元分布，用于描述一个随机变量只有两种取值的情况，比如抛硬币的结果。在深度学习中，Bernoulli分布常用于二...

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torch.bernoulli()函数可以用于生成服从伯努利分布的随机数。 引用:如果需要对一个方阵进行求逆操作，可以使用torch.mm()函数来计算两个张量的矩阵乘法。 至于torch.atan()函数，它是用来计算张量中每个元素的反正切...

_VF.dropout_的核心实现代码在哪里呢？它是如何被调用的？

mask = torch.empty_like(x).bernoulli_(1 - self.p) return x * mask / (1 - self.p) 而在TensorFlow中，类似地，它会在tf.keras.layers.Dropout层内部实现： python def dropout(x, rate, training=...
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Angular程序高效加载与展示海量Excel数据技巧

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