pytorch 数据处理备忘

简介: pytorch 数据处理备忘

1.Tensor中的-1变成0

import torch
import numpy as np
 
data = np.asarray([1, 6, 133, 12, 17, 10, 184, 377, 7347, 2579, 15, 80,
    390, 49, 7348, 309, 669, 4, 2, 2, -1, -1, -1, -1, -1])
data = torch.from_numpy(data)
data = data.ne(-1).long() * data
print('data:', data)
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 数据处理
PyTorch数据处理:torch.utils.data模块的7个核心函数详解
在机器学习和深度学习项目中,数据处理是至关重要的一环。PyTorch作为一个强大的深度学习框架,提供了多种灵活且高效的数据处理工具
35 1
|
5月前
|
数据采集 PyTorch 数据处理
PyTorch的数据处理
PyTorch中,`Dataset`封装自定义数据集,`DataLoader`负责批量加载和多线程读取。例如,定义一个简单的`Dataset`类,包含数据和标签,然后使用`DataLoader`指定批大小和工作线程数。数据预处理包括导入如Excel的数据,图像数据集可通过`torchvision.datasets`加载。示例展示了如何从Excel文件创建`Dataset`,并用`DataLoader`读取。
|
数据采集 XML 数据挖掘
计算机视觉PyTorch - 数据处理(库数据和训练自己的数据)
计算机视觉PyTorch - 数据处理(库数据和训练自己的数据)
122 1
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
基于Pytorch的Transformer翻译模型前期数据处理方法
基于Pytorch的Transformer翻译模型前期数据处理方法
204 0
基于Pytorch的Transformer翻译模型前期数据处理方法
|
数据采集 PyTorch 数据处理
【菜菜的CV进阶之路-Pytorch基础-数据处理】自定义数据集加载及预处理
【菜菜的CV进阶之路-Pytorch基础-数据处理】自定义数据集加载及预处理
212 0
|
存储 并行计算 PyTorch
PyTorch 小课堂!带你解析数据处理全流程(二)
今天,我们着重对单进程/多进程,prefetch,pin_memory 等组件进行介绍,并对其特定功能予以解读,最后也会附上数据处理代码详解。
1260 0
PyTorch 小课堂!带你解析数据处理全流程(二)
|
PyTorch 数据处理 调度
PyTorch 小课堂开课啦!带你解析数据处理全流程(一)
OK,在正式解析 PyTorch 中的 torch.utils.data 模块之前,我们需要理解一下 Python 中的迭代器(Iterator),因为在源码的 Dataset, Sampler 和 DataLoader 这三个类中都会用到包括 __len__(self),__getitem__(self) 和 __iter__(self) 的抽象类的魔法方法。
799 0
PyTorch 小课堂开课啦!带你解析数据处理全流程(一)
|
1月前
|
算法 PyTorch 算法框架/工具
Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)
本文介绍了如何使用torchstat、thop、ptflops和torchsummary等工具来计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息。
210 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
60 8
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据建模
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨了Transformer模型中的三种关键注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力,这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型的核心。文章不仅讲解了理论概念,还通过Python和PyTorch从零开始实现这些机制,帮助读者深入理解其内部工作原理。自注意力机制通过整合上下文信息增强了输入嵌入,多头注意力则通过多个并行的注意力头捕捉不同类型的依赖关系。交叉注意力则允许模型在两个不同输入序列间传递信息,适用于机器翻译和图像描述等任务。因果自注意力确保模型在生成文本时仅考虑先前的上下文,适用于解码器风格的模型。通过本文的详细解析和代码实现,读者可以全面掌握这些机制的应用潜力。
60 3
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面