Tensor变化-4

John(°_°)… 2023-01-13 00:52:16

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变压器变化在Tensor2Tensor库上运行的“变形金刚”。所有实验均在Tensor2Tensor v1.2.9和Tensorflow 1.4.0上运行。请参阅的变压器版本 MOS 参见添加如下配置： hparams.target_modality =“ symbol：mos” T2T实现快速变压器请参阅添加Encoder-Decoder注意缓存，该缓存尚未在T2T中实现。就我而言，它比T2T基础变压器模型快约2.5倍。具有平均注意力网络的变压器参见添加Encoder-Decoder注意缓存就我而言，它比T2T基础变压器模型快2.4倍。实现T2T实现

为什么要相互转换： 1. 要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为tensor： 2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个也被修改。学习链接：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book 特别提醒[注意Tensor大小写] 最重要的区别t.Tensor和t.tensor：不论输

论文地址论文代码代码暂时未开源 **卷积网络中的non-local，**即：某一像素点处的响应是其他所有点处的特征权重和，将每一个点与其他所有点相关联，实现non-local 思想。摘要上下文信息在语义分割的成功中起着不可或缺的作用。事实证明，基于non-local的self-attention的方法对于上下文信息收集是有效的。由于所需的上下文包含空间和通道方面的注意力信息，因此3D表示法是一种合适的表达方式。但是，这些non-local方法是基于2D相似度矩阵来描述3D上下文信息的，其中空间压缩

刚学习深度学习，涉及了图片转成 tensor 想看看变化后的图片效果，可以通过下边的方法进行tensor转图片用了两种方法，涉及了pyplot和PIL 下面的程序写的很清楚了觉得例子图片是market1501里边的其中一张图。 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import torchvision.transf...

tensor与Variable pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，与numpy相似的运算操作都可以迁移过来。 variable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停变化，像装糖果（糖果就是数据，即tensor）的盒子，糖果的数量不断变化。pytorc

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