paddle复现pytorch踩坑(三):paddleAPI对照表(后续补充)

Paddle:reshape算子与pytorch中的view算子 pytorch中的view算子 = paddle中的reshape算子。pytorch中是dim指定维度,paddle中是axis指定维度。1:需要注意mean的参数, 阅读详情

在实际论文复现中遇到的API对照缺失进行补充

Pytorch的API名称Paddle的API名称
torch.clampfluid.layers.clip
torch.meshgridfluid.layers.meshgrid
torch.viewfluid.layers.reshape
torch.repeatfluid.layers.expand
torch.from_numpyfluid.dygraph.to_variable
torch.type_asfluid.layers.cast

1. fluid.layers.meshgrid用法

# pytorch code
p_n_x, p_n_y = torch.meshgrid(
    torch.arange(-(self.kernel_size-1)//2, (self.kernel_size-1)//2+1),
    torch.arange(-(self.kernel_size-1)//2, (self.kernel_size-1)//2+1))
    
# paddlepaddle code
p_n_x, p_n_y = fluid.layers.meshgrid(
[fluid.layers.range(-(self.kernel_size - 1) // 2, (self.kernel_size - 1) // 2 + 1, step=1, dtype=dtype),
 fluid.layers.range(-(self.kernel_size - 1) // 2, (self.kernel_size - 1) // 2 + 1, step=1, dtype=dtype)])
 

2. fluid.layers.reshape和fluid.layers.expand用法

# pytorch code
p_0_x = torch.flatten(p_0_x).view(1, 1, h, w).repeat(1, N, 1, 1)

# paddlepaddle code
p_0_x = fluid.layers.expand(fluid.layers.reshape(p_0_x, shape=[1, 1, h, w]), expand_times=[1, N, 1, 1])

3. fluid.layers.cast用法

# pytorch code
q_lt[:, :, :, :N].type_as(p)
    
# paddlepaddle code
fluid.layers.cast(q_lt[:, :, :, :N], p.dtype)

4. fluid.layers.pad用法

# pytorch code
self.zero_padding = nn.ZeroPad2d(padding)
x = self.zero_padding(x)
    
# paddlepaddle code
x = fluid.layers.pad(x=x, paddings=[0, 0, 0, 0, self.padding, self.padding, self.padding, self.padding])
火炬手:PyTorch层和神经网络的形状和尺寸推断(类似于Keras) 版 文件 测验 覆盖范围 风格 聚酰亚胺 Python 火炬 码头工人 是基于库提供的自动形状和维度推理torch.nn在当前SOTA架构功能层+附加构建块(例如)。 上述无需用户干预(除了单呼torchlayers.build )类似于一个在看到 。 主要功能: 大多数torch.nn模块的形状推断(卷积层,递归层,变压器层,注意力层和线性层) 尺寸推断(例如,基于input shape torchlayers.Conv用作torch.nn.Conv1d/2d/3d ) 自定义模块的形状推断(请参见示例部分) 其他torchlayers.Reshape图层(例如, torchlayers.Reshape或torchlayers.StandardNormalNoise ) 其他SOTA层主要来自ImageNet竞赛(例如 , , ) 有用的默认值( "same"填充和Conv默认kernel_size=3 ,辍学率等) 零开销和支持 请记住,该库的工作几乎与最初的PyTorch完全一样。 这意味着您可以使用Sequential ,使用torch.nn.Module 立即下载

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