pytorch view reshape 第2页

大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现

分组查询注意力(GroupedQueryAttention)是一种在大型语言模型中的多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)之间进行插值的方法，它的目标是在保持MQA速度的同时实现MHA的质量。这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。GQA是在论文GQ...

pytorch如何快速创建具有特殊意思的tensor张量?

专栏推荐正文我们通过值可以看到torch.empty并没有进行初始化创建tensor并进行随机初始化操作，常用rand/rand_like,randint正态分布（0，1）指定正态分布的均值还有方差importtorchimportnumpyasnpa=torch.normal(mean=t...

Gorgonia为Go开发者打开了机器学习的大门

在Python主导的机器学习领域，Go语言凭借其卓越的并发性能和编译型语言的效率优势逐渐崭露头角。Gorgonia作为Go语言生态中领先的机器学习库，提供了类似Theano/TensorFlow的计算图抽象。官方文档：https://gorgonia.org/开源地址：https://github....

PyTorch 深度学习实战(2):Autograd 自动求导与线性回归

在上一篇文章中，我们学习了PyTorch的基本概念和张量操作。本文将深入探讨PyTorch的核心特性之一——Autograd自动求导机制，并利用它实现一个简单的线性回归模型。一、Autograd自动求导在深度学习中，模型的训练依赖于梯度下降法，而梯度的计算是其中的关键步骤。PyTorch...

PyTorch 深度学习实战(一):从零开始搭建神经网络(练习题解)

1.手写线性回归：使用PyTorch实现房价预测importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingfroms...

RepVGG论文详解以及使用Pytorch进行模型复现

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain是2021CVPR的一篇论文，正如他的名字一样，使用structuralre-parameterization的方式让类VGG的架构重新获得了最好的性能和更快的速度。在本文中首先对论文进行详细的介绍，然后...

使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用scikit-learn中的网格搜索功能来调整PyTorch深度学习模型的超参数:如何包装PyTorch模型以用于sciki...

Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy

TensorTensor，它可以是0维、一维以及多维的数组，你可以将它看作为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便。但它们也不相同，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运...

Pytorch学习-day7: 复习与实践（pytorch入门教程(非常详细)）

学习内容张量基础回顾：张量的创建、属性（形状、数据类型、设备）和操作（索引、切片、变形）。张量的数学运算（加、减、乘、矩阵乘法）和自动求导（requires_grad）。张量与NumPy的互操作。神经网络基础回顾：神经网络的结构：输入层、隐藏层、输出层。激活函数（如ReLU、Sigm...

神经辐射场(NeRF)实战指南:基于PyTorch的端到端实现

在探索三维重建技术的过程中，从传统的多视图几何到现代深度学习方法，神经辐射场(NeRF)技术凭借其简洁而高效的特性脱颖而出。本文旨在提供一个全面的NeRF实现指南，基于PyTorch框架从基础原理到完整实现进行详细阐述。本文将系统性地引导读者使用PyTorch构建完整的神经辐射场(NeRF)处理流程...