torch.arange(200).long()的输出是什么？

时间: 2024-05-14 18:17:38 浏览: 13
torch.arange(200).long()的输出是一个包含0到199的整数序列的张量，数据类型为long。具体输出如下： ``` tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199]) ```

相关推荐

pdf

python torch.utils.data.DataLoader使用方法

主要介绍了python torch.utils.data.DataLoader使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pdf

PyTorch的torch.cat用法

主要介绍了PyTorch的torch.cat用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

基于torch.where和布尔索引的速度比较

今天小编就为大家分享一篇基于torch.where和布尔索引的速度比较，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

torch.arange(200).long().unsqueeze(0).expand(4, -1)的输出是什么

1. torch.arange(200) 生成一个形状为 (200,) 的一维张量，包含了从 0 到 199 的整数。 2. .long() 把这个一维张量的数据类型转换为整型。 3. .unsqueeze(0) 在第 0 维插入一个维度，把这个一维张量变成形状为 (1,...

self.wte(torch.arange(200).long().unsqueeze(0).expand(4, -1))的输出是什么?

假设模型的词表大小为200，这行代码的作用是生成一个4行200列的张量，其中每一行都是0到199的整数序列。具体来说，这行代码首先生成一个200维的长...输出结果是一个形状为(4, 200)的张量，表示4个长度为200的整数序列。

torch.arange(B, dtype=torch.long, device=x.device)

dtype=torch.long表示数据类型为64位整数，device=x.device表示将张量放在与输入张量x相同的设备上。 view(B, 1)的作用是将这个一维张量重塑为形状为(B, 1)的二维张量，其中第一维有B行，第二维有1列。 * N的作用...

group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])

The tensor is created using PyTorch's arange function to generate a 1D tensor of length N with values [0, 1, 2, ..., N-1]. This tensor is then converted to a tensor of type long and moved to ...

group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])解释

这行代码主要是用来生成一个大小为[B, S, N]的张量，其中B代表batch size，S代表sequence length，N代表group size。这个张量的作用是在输入模型的时候，为每个token指定一个group id，以便模型可以学习到group之间...

python代码A = torch.arange(20).reshape(5, 4) print(A.mean()) 出现报错RuntimeError: mean(): could not infer output dtype. Input dtype must be either a floating point or complex dtype. Got: Long 请问是为什么，如何解决

这个报错是因为 A 的数据类型...所以可以通过将 A 的数据类型转换为浮点型来解决这个问题，例如使用 A = torch.arange(20).reshape(5, 4).float() 来将 A 的数据类型转换为浮点型。这样就可以成功地调用 mean 函数了。

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long() self.leftover_flag = False if num_data % batch_size: self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data)....

def random_subsample(pcd, n_points=2048): """ Args: pcd: (B, N, 3) returns: new_pcd: (B, n_points, 3) """ b, n, _ = pcd.shape device = pcd.device batch_idx = torch.arange(b, dtype=torch.long, device=device).reshape((-1, 1)).repeat(1, n_points) idx = torch.cat([torch.randperm(n, dtype=torch.long, device=device)[:n_points].reshape((1, -1)) for i in range(b)], 0) return pcd[batch_idx, idx, :]请说一下这段代码进行采样的采样规则是什么？

4. 为了进行随机采样，对于每组点云，使用 torch.randperm 函数生成一个随机排列的索引张量 idx，其中值的范围为 0 到 N-1，并且生成的索引数量为 n_points。 5. 最后，使用 batch_idx 和 idx 对输入点云...

解释utilize the LSTM model in torch.nn

LSTM (Long Short-Term Memory) is a type of recurrent neural network (RNN) architecture that is designed to overcome the vanishing gradient problem in traditional RNNs. It is particularly useful for ...

def farthest_point_sample(xyz, npoint): """ Input: xyz: pointcloud data, [B, N, 3] npoint: number of samples Return: centroids: sampled pointcloud index, [B, npoint, 3] """ device = xyz.device B, N, C = xyz.shape centroids = torch.zeros(B, npoint, dtype=torch.long).to(device) # 采样点矩阵（B, npoint） distance = torch.ones(B, N).to(device) * 1e10 # 采样点到所有点距离（B, N） farthest = torch.randint(0, N, (B,), dtype=torch.long).to(device) # 最远点，初试时随机选择一点点 batch_indices = torch.arange(B, dtype=torch.long).to(device) # batch_size 数组 for i in range(npoint): centroids[:, i] = farthest # 更新第i个最远点 centroid = xyz[batch_indices, farthest, :].view(B, 1, 3) # 取出这个最远点的xyz坐标 dist = torch.sum((xyz - centroid) ** 2, -1) # 计算点集中的所有点到这个最远点的欧式距离 mask = dist < distance distance[mask] = dist[mask] # 更新distances，记录样本中每个点距离所有已出现的采样点的最小距离 farthest = torch.max(distance, -1)[1] # 返回最远点索引 return centroids 解释以上代码并说明需要的库

以上代码使用了PyTorch库来实现farthest point sampling（FPS）算法，用于从点云数据中均匀地采样一定数量的点。该算法首先随机选择一个点作为第一个采样点，然后计算所有点到这个采样点的距离，选择距离当前采样点...

model.eval() # model = torch.load('CRGNet_BCIC_2a_sub1.pth', map_location=torch.device('cpu')) data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub1_test\Data.mat') x = data['x_data'] y = data['y_data'] x = torch.FloatTensor(x) y = torch.FloatTensor(y) outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1)，接下来需要对输出的结果进行分类，四类分类任务，用代码实现

y = torch.LongTensor(y) # 注意标签需要转成 LongTensor # 获取预测结果 outputs = model(x) _, predicted = torch.max(outputs, 1) # 对预测结果进行分类 for i in range(num_classes): indices = predicted ==...

def sample(edge_index, num,num_nodes,sizes): edge_index = edge_index.to('cpu') value = torch.arange(edge_index.size(1)) adj_t = SparseTensor(row=edge_index[0], col=edge_index[1], value=value, sparse_sizes=(num_nodes, num_nodes)).t() adjs = [] idx = torch.tensor(num, dtype=torch.long) n_id = idx for size in sizes: adj_t, n_id = adj_t.sample_adj(n_id, size, replace=False) e_id = adj_t.storage.value() size = adj_t.sparse_sizes()[::-1] row, col, _ = adj_t.coo() edge_index = torch.stack([col, row], dim=0) adjs.append(EdgeIndex(edge_index, e_id, size)) adjs = adjs[0] if len(adjs) == 1 else adjs[::-1] return n_id,adjs

在函数内部，首先将edge_index转移到CPU上，并使用torch.arange函数创建了一个大小为num_edges的张量value，表示每条边的编号。然后使用SparseTensor函数将edge_index和value转换为一个稀疏矩阵adj_t，其中sparse_...

data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub3_test\Data.mat') x = data['x_data'] y = data['y_data'] x = torch.FloatTensor(x) y = torch.FloatTensor(y) outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1)，这段代码输出是包含0，1，2，3数字的tensor，需要对其进行4种分类，如何实现

y = torch.LongTensor(y) # 注意，标签需要转换为 LongTensor # 定义模型、损失函数和优化器 model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=学习率) # ...

def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码，相等的总和，并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------：",query_label) print("查询二进制：", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果：",query_result) print("是否相等：",query_binary != trn_binary) print("查询结果1：", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2：",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数：",num_ones) print("查询正确：",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

要将这段代码改为计算EER评估指标的代码，你需要进行以下修改： 1. 引入所需的库：添加 from sklearn.metrics import roc_curve, auc 来计算ROC曲线和AUC。 2. 修改函数定义：将函数名改为 calculate_eer，并将...

# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

然而，出现了RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn错误。这个错误通常发生在尝试对不需要梯度的张量进行反向传播时。 在你的情况下，这个错误可能是由于使用了...

上述211行附近的代码如下，请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

根据你提供的代码，第 211 行出现错误的地方是在 indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) 这一行。 问题出现在使用 clamp_() 函数时，尝试将 Float 类型的 gj 和 gi 转换为...

最新推荐

recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

优化MATLAB分段函数绘制：提升效率，绘制更快速

![优化MATLAB分段函数绘制：提升效率，绘制更快速](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/666d2a4198c6409c9694db36397539c1.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. MATLAB分段函数绘制概述** 分段函数绘制是一种常用的技术，用于可视化不同区间内具有不同数学表达式的函数。在MATLAB中，分段函数可以通过使用if-else语句或switch-case语句来实现。 **绘制过程** MATLAB分段函数绘制的过程通常包括以下步骤： 1.
recommend-type

SDN如何实现简易防火墙

SDN可以通过控制器来实现简易防火墙。具体步骤如下： 1. 定义防火墙规则：在控制器上定义防火墙规则，例如禁止某些IP地址或端口访问，或者只允许来自特定IP地址或端口的流量通过。 2. 获取流量信息：SDN交换机会将流量信息发送给控制器。控制器可以根据防火墙规则对流量进行过滤。 3. 过滤流量：控制器根据防火墙规则对流量进行过滤，满足规则的流量可以通过，不满足规则的流量则被阻止。 4. 配置交换机：控制器根据防火墙规则配置交换机，只允许通过满足规则的流量，不满足规则的流量则被阻止。 需要注意的是，这种简易防火墙并不能完全保护网络安全，只能起到一定的防护作用，对于更严格的安全要求，需要
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

揭秘MATLAB分段函数绘制技巧：掌握绘制分段函数图的精髓

![揭秘MATLAB分段函数绘制技巧：掌握绘制分段函数图的精髓](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3821ea2a63d44e65925d8251196d5ca9.png) # 1. MATLAB分段函数的概念和基本语法** 分段函数是一种将函数域划分为多个子域，并在每个子域上定义不同函数表达式的函数。在MATLAB中，可以使用`piecewise`函数来定义分段函数。其语法为： ``` y = piecewise(x, x1, y1, ..., xn, yn) ``` 其中： * `x`：自变量。 * `x1`, `y1`, ..., `xn`,
recommend-type

如何用python运行loam算法

LOAM (Lidar Odometry and Mapping) 是一种基于激光雷达的SLAM算法，可以用于室内或室外环境的建图和定位。下面是一个基本的步骤来在Python中运行LOAM算法： 1. 安装ROS (Robot Operating System)和LOAM的ROS包 ``` sudo apt-get install ros-<distro>-loam-velodyne ``` 2. 安装Python的ROS客户端库rospy: ``` sudo apt-get install python-rospy ``` 3. 创建ROS工作空间并编译 ``` mkdir -p ~/ca
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩