PyTorch深度学习基础---PyTorch的Reduction操作

已于 2024-03-25 20:56:37 修改
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文章标签： pytorch 人工智能 python 笔记
于 2024-03-12 11:09:03 首次发布
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Reduction操作的特点是它往往对一个Tensor内的元素执行规约的操作

如：

1、torch.max找极大值

输出：

2、torch.cumsum计算累加

输出：

3、提供dim参数来指定沿矩阵哪个维度执行操作。

输出：

4、计算矩阵的均值、中值、协方差

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Pytorch深度学习-----损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss）
LGL
08-07 2418
如果设置为 True，则对输入批次的输出进行减少，返回一个标量。如果设置为 False，则返回每个输入批次的输出的张量。如果设置为 True，则对输入批次的输出进行减少，返回一个标量。如果设置为 False，则返回每个输入批次的输出的张量。如果设置为 ‘mean’，则对输入批次的输出进行平均。如果设置为 ‘none’，则不进行减少，返回每个输入批次的输出的张量。如果设置为 ‘mean’，则对输入批次的输出进行平均。如果设置为 ‘none’，则不进行减少，返回每个输入批次的输出的张量。
PyTorch深度学习基础之Reducation操作和PyTorch自动微分
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Reduction操作的特点是它往往对一个Tensor内的元素执行归约操作，比如torch.max找极大值、torch.cumsum计算累加，它还提供了dim参数来指定沿矩阵的哪个维度执行操作。
PyTorch深度学习基础之Reduction归约和自动微分操作讲解及实战（附源码 超详细必看）
showswoller的博客
11-23 1055
PyTorch深度学习基础之Reduction归约和自动微分操作讲解及实战（附源码 超详细必看）
【PyTorch】PyTorch之Reduction Ops
weixin_44984705的博客
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介绍pytorch降维操作。
loss函数中，reduction参数的作用
加油加油加油加油
11-14 1496
当输入样本是一个批次（batch）的数据时，通常希望对整个批次的样本计算一个单一的损失值，以便进行梯度计算和参数更新。其中，reduction=‘none’ 表示不进行降维，即返回每个样本的损失值，而不对它们进行求和或平均。可以得到整个批次样本的平均损失，适用于对损失进行汇总，并用于指导整体模型的训练和优化。在 PyTorch 的损失函数中，reduction 参数用于指定损失的降维方式。可以得到整个批次样本的总和损失，适用于需要获得整个批次的总体损失值的情况。是常用的降维方式，在计算损失函数时使用。
深度学习第四章详细知识点
2201_75642440的博客
03-24 918
随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习深度学习，本文就介绍了深度学习的基础内容。PyTorch中的Tensor对象是深度学习模型构建和运算的基础，它们可以看作是多维数组，用于存储数字数据，并且具有强大的运算能力。Tensor的索引和切片操作使得我们能够灵活地访问和修改数据，而变换、拼接和拆分操作则允许我们对数据的形状和结构进行有效的操控。
张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）
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点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文 |AI_study深度学习的张量 Reduction 运算欢迎回到这个关于神经网络编程的...
PyTorch 深度学习实践-加载数据集
最新发布
m0_52695557的博客
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在深度学习时用min-batch来平衡训练时间和性能上的需求，之后训练周期要写成两层嵌套循环。epoch：所有训练样本进行完一次前向和反向传播，batch-size：训练的时候的样本数量，Iteration：总训练数据/训练样本数集成了dataset之后编写的类就可以用dataset的功能了训练的代码要用main包装起来解释：数据集，批数据大小，是否打乱，构成batch读取数据的时候是不是要用多线程，几个并行的线程1、需要mini_batch 就需要import DataSet和DataLoader。
PyTorch 深度学习实践-处理多维特征的输入
m0_52695557的博客
07-18 575
​ 3、该神经网络共3层；第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。可以自己随意在Model类中改torch.nn.Linear的变换，尝试后发现激活函数改成ReLU比sigmod最后得到的精确率高一些。说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。神经网络的参数w和b是网络需要学习的，其他是已知的。​ 4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用。
Python深度学习实践-基于PyTorch--Python深度学习基础
2201_75891968的博客
03-24 916
并且支持丰富的数学运算。Tensor对象在深度学习框架PyTorch中扮演着至关重要的角色。它本质上是由数值型元素组成的高维矩阵，这一点与NumPy中的NDArray十分相似。Tensor的设计专门针对GPU优化，以利用GPU的高效并行计算能力来加速运算过程，这对深度学习任务尤其重要，因为深度学习涉及大量重复且计算密集的矩阵运算。Tensor对象拥有rank（即维度数）、shape（每个维度的大小）和data type（数据类型）等属性，这些属性定义了Tensor的结构及其元素的类型。
pytorch规约计算(累和、累积、均值、方差、标准差、P范数等)
weixin_49710179的博客
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目录一、什么是规约计算？1.累积、累和、所有元素的乘积、所有元素的和2.p-norm距离3.均值、中位数、众数、方差和标准差 一、什么是规约计算？ 一般是指分组聚合计算，常见的由均值、方差等，该计算的特点是使分组内或所有的元素参与计算得到统计性的结果，常见的有如下几种: 1.累积、累和、所有元素的乘积、所有元素的和 # 累积 x = torch.Tensor([[2,3,4,5,6],[9,8,7,6,5]]) print(x) print(torch.cumprod(x,dim=0)) # cumpro
OpenMP中的Reduction操作 #pragma omp xxx reduction()
qq_43219379的博客
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Pytorch学习之torch----Reduction Ops
励志的小胡子
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1. torch.cumprod(input, dim, out=None) 说明： 返回输入沿指定维度的累积积。如果输入是一个N元向量，则结果也是一个N元向量，第i个输出元素值为 yi=x1∗x2∗...∗xiy_{i} = x_{1} * x_{2} * ... * x_{i}yi​=x1​∗x2​∗...∗xi​ 参数： input(Tensor) ---- 输入张量 dim(int) -...
pytorch损失函数中‘reduction‘参数
欢迎大家来到新嬉皮士的世界
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内容介绍 在调用pytorch的损失函数时，会有一个’reduction’的参数，本文介绍使用不同的参数对应的结果，以L1 loss为例子： reduction = mean 当使用的参数为 mean(在pytorch1.7.1中elementwise_mean已经弃用)会对N个样本的loss进行平均之后返回 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable sample = Variable(torch.ones(
Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（四）
苏幕洲的专栏
01-07 2744
这次的内容主要集中在Reduction模型上。 1. Reduction Reduction是一种广泛使用的计算模型，特别是在并行计算领域。简单地来说，Reduction就是一系列的划分（Partition）和汇总（Summarize）操作的集合：对输入数据分块，对每一个分块汇总，然后再将汇总后的数据视为新的输入数据，重复分块和汇总，直到得到最终结果，可以想象为一个倒置的树。Googl
reduction_indices参数设置意思
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在用python使用TensorFlow的时候： tf.reduce_sum函数中reduction_indices参数表示函数的处理维度。 reduction_indices参数的值默认的时候为None,默认把所有的数据求和，即结果是一维的。 reduction_indices参数的值为0的时候，是第0维对应位置相加。 reduction_indices参数的值为1的时候，是第1维对应位置相加。...
OpenMP中数据属性相关子句详解(3): reduction子句
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reduction的作用：A private copy for each list variable is created for each thread. At the end of the reduction, the reduction variable is applied to all private copies of the shared variable, and the fina
pytorch 基本函数中的 dim【详细说明】：以torch.argmax为例
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月下花弄影
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pytorch中有很多自带函数，掌握好这些函数，程序写起来当然非常有效率。 在这些pytorch函数中，很多都有dim这个控制参数，但是我们很难明白这个含义是什么。 本文试着总结一下： 1）dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的行，dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说，我们不管一个矩阵是几维的，比如一个矩阵维度如下：(d0,d1,...,dn−1)(d_0, d_1, .....
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这里提一个重要的点 像这样 double sum = 0; void ff() { sum += 0.5; } //main() #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for (int i = 1; i <= 40000; i++) { ff(); } cout...
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