【chatgpt】如何查找torch.Tensor的属性和方法

文章目录 PyTorch 官方文档使用文档和示例文档结构示例使用内置帮助功能 要查找 torch.Tensor 的属性和方法,你可以参考 PyTorch 的官方文档。官方文档详细列出了所有的类、方法、属性以及示例代码。这是了解 PyTorch 以及学习其各种功能的最佳资源。 PyTorch 官方文档 你可以在以下网址找到 PyTorch 的官方文档: PyTorch 文档主页https://pytorch...

Pytorch中方法对象和属性,例如size()和shape

见的方法对象常见的属性总结示例 方法对象和属性的基本概念 方法对象(method object)和属性(attribute)是面向对象编程中的两个重要概念。让我们来详细解释一下这两个概念,并结合 PyTorch 的示例来说明。 方法对象 方法对象是与类或对象相关联的函数。它们可以在对象上调用以执行某些操作。当我们引用对象的方法而不调用它时,我们得到的是方法对象本身,而不是方法的执行结果。 例如,在 PyTo...

【chatgpt】 PyTorch 中view方法改变张量的形状,-1是特殊参数,用于自动推断维度的大小

文章目录 `view` 的用法示例1. 基本用法2. 使用 `-1` 自动推断维度3. 重塑高维张量 总结 在 PyTorch 中, view 方法用于重塑(reshape)张量。它的作用类似于 NumPy 中的 reshape 方法。 view 方法可以改变张量的形状,而不改变其数据。 -1 是一个特殊的参数,用于自动推断维度的大小。 view 的用法 tensor.view(*shape) 方法接受一...

pytorch LLM训练过程中的精度调试实践

pytorch LLM训练过程中的精度调试实践 1.查看权值的最大,最小值2.检测训练过程中的异常值A.通过hook module,检测异常值B.拦截算子,检测异常值,打印调用栈,保存输入参数,方便复现C.拦截算子,同时执行cpu计算,对比误差,找到第一个精度异常的算子D.以上的代码 3.根据上面dump的数据,准备最小复现环境 本文记录了,在某加速卡上进行LLM训练,精度问题的定位过程 1.查看权值的最...

【PyTorchtorch.fmod使用截断正态分布truncated normal distribution初始化神经网络的权重

这个代码片段展示了如何用 PyTorch 初始化神经网络的权重,具体使用的是截断正态分布(truncated normal distribution)。截断正态分布意味着生成的值会在一定范围内截断,以防止出现极端值。这里使用 torch.fmod 作为一种变通方法实现这一效果。 详细解释 1. 截断正态分布 截断正态分布是对正态分布的一种修改,确保生成的值在一定范围内。具体来说,torch.fmod 函数...

TORCH】神经网络权重初始化和loss为inf

He 初始化通常效果更好;使用 tanh 或 sigmoid 激活函数时,Xavier 初始化通常效果更好。 示例代码 以下是如何根据输入数据范围进行权重初始化的示例: 输入数据标准化 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler ...

【chatgpt】pytorch中requires_grad=True

在 PyTorch 中,requires_grad=True 是一个非常重要的标志,它指示 PyTorch 是否需要为某个张量计算梯度。这在训练神经网络时尤为关键,因为我们通常需要通过反向传播来更新模型参数,以最小化损失函数。 requires_grad=True 的作用 当你将 requires_grad=True 设置给一个张量时,PyTorch 会开始跟踪该张量上的所有操作,以便在你调用 backw...

torch.rsqrt()

根的倒数。 o u t p u t i = 1 i n p u t i output_i = \frac{1}{\sqrt{input_i}} outputi​=inputi​ ​1​ import torcha = torch.tensor([-0.0370, 0.2970, 1.5420, -0.9105, 0])res = a.rsqrt() 或者写成 res = torch.rsqrt(a) r...

第N8周:seq2seq翻译实战-Pytorch复现

ction, divisionfrom io import openimport unicodedataimport stringimport reimport random import torchimport torch.nn as nnfrom torch import optimimport torch.nn.functional as F device = torch.device...

以Bert训练为例,测试torch不同的运行方式,并用torch.profile+HolisticTraceAnalysis分析性能瓶颈

以Bert训练为例,测试torch不同的运行方式,并用torch.profile+HolisticTraceAnalysis分析性能瓶颈 1.参考链接:2.性能对比3.相关依赖或命令4.测试代码5.HolisticTraceAnalysis代码6.可视化A.优化前B.优化后 以Bert训练为例,测试torch不同的运行方式,并用torch.profile+HolisticTraceAnalysis分析性能...
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