在pytorch中把一个向量均分成两份
时间: 2024-02-03 07:11:33 浏览: 22
可以使用 PyTorch 中的 split() 函数将一个向量均分成两份,如下所示:
```python
import torch
# 创建一个长度为6的向量
x = torch.arange(6)
# 将向量均分成长度为3的两个部分
x1, x2 = torch.split(x, 3)
print(x1) # tensor([0, 1, 2])
print(x2) # tensor([3, 4, 5])
```
在上述代码中,我们首先创建了一个长度为 6 的向量 x,然后使用 split() 函数将其均分成长度为 3 的两个部分,分别保存在 x1 和 x2 中。
相关问题
请你使用pytorch 来实现支持向量机
好的,我可以为您提供一个简单的支持向量机实现,使用PyTorch作为基础库。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
```
接下来,我们可以生成一些模拟数据,使用`make_classification`函数来生成二元分类数据:
```python
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10,
n_redundant=0, n_classes=2, random_state=42)
```
我们将数据集分成训练集和测试集,并进行标准化:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
X_train, y_train = torch.from_numpy(X_train).float(), torch.from_numpy(y_train).float()
X_test, y_test = torch.from_numpy(X_test).float(), torch.from_numpy(y_test).float()
```
现在,我们可以定义SVM模型和损失函数:
```python
class SVM(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(20, 1)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
return out
model = SVM()
criterion = nn.HingeEmbeddingLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```
我们选择使用Hinge Loss作为损失函数,并使用SGD作为优化器。
最后,我们可以进行训练和测试:
```python
epochs = 100
batch_size = 32
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
for i in range(0, len(X_train), batch_size):
inputs = X_train[i:i+batch_size]
labels = y_train[i:i+batch_size]
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.squeeze(), 2*labels-1)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch+1} loss: {running_loss/len(X_train)}")
# Testing
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for i in range(0, len(X_test), batch_size):
inputs = X_test[i:i+batch_size]
labels = y_test[i:i+batch_size]
outputs = model(inputs)
predicted = torch.sign(outputs)
total += labels.size(0)
correct += (predicted.squeeze() == 2*labels-1).sum().item()
print(f"Accuracy: {correct/total}")
```
这个简单的SVM实现只有一个全连接层,并使用线性激活函数。在每个epoch中,我们遍历训练数据并进行前向传递、反向传递和优化器更新。在测试阶段,我们使用模型进行预测,并计算准确率。
希望这个简单的实现可以帮助您了解如何使用PyTorch实现支持向量机。
视觉Transfomer中multihead Attention 的 pytorch代码
以下是一个简单的PyTorch代码示例,用于实现视觉Transformer中的多头注意力机制:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
assert d_model % self.num_heads == 0
self.depth = d_model // self.num_heads
self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model)
self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model)
self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model)
self.fc = nn.Linear(d_model, d_model)
def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None):
d_k = Q.size(-1)
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention, V)
return output, attention
def split_heads(self, x, batch_size):
x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth)
return x.permute(0, 2, 1, 3)
def forward(self, Q, K, V, mask=None):
batch_size = Q.size(0)
Q = self.Wq(Q)
K = self.Wk(K)
V = self.Wv(V)
Q = self.split_heads(Q, batch_size)
K = self.split_heads(K, batch_size)
V = self.split_heads(V, batch_size)
scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask)
scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model)
output = self.fc(scaled_attention)
return output, attention
```
在这个代码中,我们定义了一个 `MultiHeadAttention` 类,它包含了多头注意力机制的实现。在 `__init__` 函数中,我们定义了注意力机制中的一些参数,包括输入向量的维度 `d_model` 和头的数量 `num_heads`。我们还定义了一些线性层,用于将输入向量映射到查询、键和值向量。最后,我们定义了一个全连接层,用于将多头注意力机制的输出向量映射回原始向量的维度。
在 `scaled_dot_product_attention` 函数中,我们计算了查询向量 `Q` 和键向量 `K` 之间的点积相似度,并对其进行了缩放。我们还可以选择对注意力矩阵应用一个掩码矩阵,以排除一些不必要的信息。最后,我们将注意力矩阵与值向量 `V` 相乘,得到多头注意力机制的输出向量。
在 `split_heads` 函数中,我们将输入向量分成多个头,并将它们重新排列成一个更高维的张量。这样做是为了使每个头可以独立地进行注意力计算,从而提高模型的效率。
在 `forward` 函数中,我们首先将输入向量通过线性层映射到查询、键和值向量。然后,我们将它们分成多个头,并将它们传递给 `scaled_dot_product_attention` 函数。最后,我们将多头注意力机制的输出向量通过全连接层映射回原始向量的维度,并返回它们以及注意力矩阵。