torch.arange(200).long()的输出是什么？

时间: 2024-05-14 13:17:38 浏览: 19
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]) ```

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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。

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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...

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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