lmb09122508的博客

二者功能类似，都是为了改变tensor的shape。不同点在于view()只是改变shape，数据还是原来的数据；并且view()只能处理连续的内存，因此前面经常跟一个contiguous()；而reshape()则没那么可控，他的执行结果可能是源数据的一个copy，也可能不是。是不是很蛋疼。文档中这么说：Returns a tensor with the same data an...

MessagePassing是torch_geometric中GNN模型的基类，实现了下面的消息传递公式要继承这个类，需要复写三个函数：propagate(edge_index, size=None)message()消息传递分两种方式，默认的是source_to_targetupdate()其中propagate在执行的过程中会调用message和update...

torch_scatter.scatter_add官方文档：torch_scatter.scatter_add(src,index,dim=-1,out=None,dim_size=None,fill_value=0)Sums all values from thesrctensor intooutat the indices specified in theinde...

pytorch提供了三种量化的方法1.训练后动态量化。这种模式使用的场景是：模型的执行时间是由内存加载参数的时间决定（不是矩阵运算时间决定），这种模式适合的模型是LSTM和Transformer之类的小批量的模型。调用方法torch.quantization.quantize_dynamic()。2.训练后静态量化。这种模式使用场景：内存带宽和运算时间都重要的模型，如CNN。 训练...