自注意力架构大成者_Transformer（Pytorch 17）
隐单元数或特征维度）将被一个两层的感知机转换成形状为（批量大小，时间步数，ffn_num_outputs） 的输出张量。 import mathimport pandas as pdimport torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2l #@saveclass PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的...
sklearn和torch计算的r2 score不一样
检查一下函数参数的位置，预测值和真实值位置不一样，可以参考函数定义 torch_r2score = torch_r2(pred, y) sklearn_r2score = r2_score(y, pred) https://pytorch.org/torcheval/main/generated/torcheval.metrics.functional.r2_score.html https://scik...
基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试]
基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试] 一.服务端二.客户端 通过主流大模型测试程序-用于导出算子列表 得到了算子类型及参数信息。我希望对比每个算子在不同硬件平台上的性能和误差。如果将所有的结果都存成文件,则占用空间太大。下文演示了如何使用picklerpc 将算子类型及参数传递到远程服务器测试 一.服务端 from picklerpc import PickleRPCServ...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现WDSR！保姆级复现教程！代码注释详尽！完整代码和x2、x3、x4下的最优模型权重文件可以直接用！绘制论文曲线图！计算主流测试集的平均PSNR和SSIM！
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文...
【PyTorch单点知识】深入理解与应用转置卷积ConvTranspose2d模块
n.ConvTranspose2d 模块是用于实现二维转置卷积（又称为反卷积）的核心组件。本文将详细介绍 ConvTranspose2d 的概念、工作原理、参数设置以及实际应用。 本文的说明参考了PyTorch的官方文档 1. 转置卷积概述 转置卷积（Transposed Convolution），有时也被称为“反卷积”（尽管严格来说它并不是真正意义上的卷积的逆运算），是一种特殊的卷积操作，常用于从较低分辨...
torch.nn.Module 常见 修改 汇总
1. append new layer/module pytorch中使用add_module添加网络子模块 PyTorch中的Sequential、ModuleList和ModuleDict用法总结 2. 利用torch.nn，把一个nn.Sequential()的所有网络，加入另一个nn.Sequential 可见seq1不仅 包含seq2 模块的子网络，seq1 的子模块与seq2是同步的，即 se...
Ubuntu20安装torch1.13和pytorch_geometric2.3.0（对应cuda11.6）
在torch下载页面搜索1.13https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，wheel安装方式（激活conda虚拟环境） pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.py...
【PyTorch与深度学习】3、PyTorch张量的运算API（下）
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. PyTorch的数据类型 浮点数计算方式详见IEEE 754二进制浮点数算术标准百度百科，实际炼丹的时候注意一下就行，不用细究，主要是精度不同。 2. 张量操作 （1）take：返回一个新张量，其元素为给定索引处的输入。输入张量被视为1-D张量。...
【PyTorch与深度学习】1、PyTorch介绍与张量的创建
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内...
Pytorch分布式train——pytorch.distributed.launch V.S. torchrun
1. 较早的pytorch.distributed.launch 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去...