当前位置: 首页 > news >正文

PyTorch 切片运算 (Slice Operator)

PyTorch 切片运算 {Slice Operator}

  • 1. `[:, -1, :]`
  • 2. `[:, [-1], :]`
  • References

1. [:, -1, :]

https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/model.py

import torchlogits = torch.arange(1, 16)
print("logits.shape:", logits.shape)
print("logits:\n", logits)logits = logits.view(1, 3, 5)
print("\nlogits.shape:", logits.shape)
print("logits:\n", logits)final_logit_1 = logits[:, -1, :]
print("\nfinal_logit_1.shape:", final_logit_1.shape)
print("final_logit_1:\n", final_logit_1)final_logit_2 = logits[:, -1]
print("\nfinal_logit_2.shape:", final_logit_2.shape)
print("final_logit_2:\n", final_logit_2)final_logit_3 = logits[:, 2, :]
print("\nfinal_logit_3.shape:", final_logit_3.shape)
print("final_logit_3:\n", final_logit_3)final_logit_4 = logits[:, 2]
print("\nfinal_logit_4.shape:", final_logit_4.shape)
print("final_logit_4:\n", final_logit_4)
/home/yongqiang/miniconda3/bin/python /home/yongqiang/llm_work/llama2.c/yongqiang.py 
logits.shape: torch.Size([15])
logits:tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])logits.shape: torch.Size([1, 3, 5])
logits:tensor([[[ 1,  2,  3,  4,  5],[ 6,  7,  8,  9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]]])final_logit_1.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_1:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])final_logit_2.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_2:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])final_logit_3.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_3:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])final_logit_4.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_4:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])Process finished with exit code 0

2. [:, [-1], :]

https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/model.py

import torchlogits = torch.arange(1, 16)
print("logits.shape:", logits.shape)
print("logits:\n", logits)logits = logits.view(1, 3, 5)
print("\nlogits.shape:", logits.shape)
print("logits:\n", logits)final_logit_1 = logits[:, -1, :]
print("\nfinal_logit_1.shape:", final_logit_1.shape)
print("final_logit_1:\n", final_logit_1)final_logit_2 = logits[:, [-1], :]
print("\nfinal_logit_2.shape:", final_logit_2.shape)
print("final_logit_2:\n", final_logit_2)final_logit_3 = logits[:, -1]
print("\nfinal_logit_3.shape:", final_logit_3.shape)
print("final_logit_3:\n", final_logit_3)final_logit_4 = logits[:, [-1]]
print("\nfinal_logit_4.shape:", final_logit_4.shape)
print("final_logit_4:\n", final_logit_4)
/home/yongqiang/miniconda3/bin/python /home/yongqiang/llm_work/llama2.c/yongqiang.py 
logits.shape: torch.Size([15])
logits:tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])logits.shape: torch.Size([1, 3, 5])
logits:tensor([[[ 1,  2,  3,  4,  5],[ 6,  7,  8,  9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]]])final_logit_1.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_1:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])final_logit_2.shape: torch.Size([1, 1, 5])
final_logit_2:tensor([[[11, 12, 13, 14, 15]]])final_logit_3.shape: torch.Size([1, 5])
final_logit_3:tensor([[11, 12, 13, 14, 15]])final_logit_4.shape: torch.Size([1, 1, 5])
final_logit_4:tensor([[[11, 12, 13, 14, 15]]])Process finished with exit code 0

References

[1] Yongqiang Cheng, https://yongqiang.blog.csdn.net/

相关文章:

PyTorch 切片运算 (Slice Operator)

PyTorch 切片运算 {Slice Operator} 1. [:, -1, :]2. [:, [-1], :]References 1. [:, -1, :] https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/model.py import torchlogits torch.arange(1, 16) print("logits.shape:", logits.shape) print("logits:\n&…...

SpringSecurity Oauth2 -账号密码实现多因子身份认证

1. 密码策略问题 CREATE TABLE t_storage (id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 自增主键,nameSpace varchar(64) NOT NULL COMMENT 隔离字段,groupId varchar(128) NOT NULL COMMENT 分组,比如不同app,dataId varchar(64) NOT NULL COMMENT 数据存储id…...

【CSS in Depth 2 精译_071】11.4 思考字体颜色的对比效果 + 11.5 本章小结

当前内容所在位置(可进入专栏查看其他译好的章节内容) 第四部分 视觉增强技术 ✔️【第 11 章 颜色与对比】 ✔️ 11.1 通过对比进行交流 11.1.1 模式的建立11.1.2 还原设计稿 11.2 颜色的定义 11.2.1 色域与色彩空间11.2.2 CSS 颜色表示法 11.2.2.1 RGB…...

Y3编辑器文档4:触发器1(对话、装备、特效、行为树、排行榜、不同步问题)

文章目录 一、触发器简介1.1 触发器界面1.2 ECA语句编辑及快捷键1.3 参数设置1.4 变量设置1.5 实体触发器1.6 函数库与触发器复用 二、触发器的多层结构2.1 子触发器(在游戏内对新的事件进行注册)2.2 触发器变量作用域2.3 复合条件2.4 循环2.5 计时器2.6…...

趣味编程:猜拳小游戏

1.简介 这个系列的第一篇以猜拳小游戏开始,这是源于我们生活的灵感,在忙碌的时代中,我们每个人都在为自己的生活各自忙碌着,奔赴着自己所走向的那条路上,即使遍体鳞伤。 但是,生活虽然很苦,也不…...

软件工程 概述

软件 不仅仅是一个程序代码。程序是一个可执行的代码,它提供了一些计算的目的。 软件被认为是集合可执行的程序代码,相关库和文档的软件。当满足一个特定的要求,就被称为软件产品。 工程 是所有有关开发的产品,使用良好定义的&…...

CountDownLatch阻塞后countDown未执行会如何?

背景 某项目封装了 Kafka 消费者 API,根据传递的消费者线程数,创建 N 个消费者线程同时消费对应 topic 的数据,并在线程启动后收集到全局列表中,方便在程序调用 stop 流程时逐个停止。 主控类在创建 Kafka 消费线程时使用了 Cou…...

k8s,operator

相对更加灵活和编程友好的管理“有状态应用”的解决方案,它就是:Operator 会议一下有状态应用: 比如数据库集群,数据挂载需要有顺序维护拓扑关系的应用 使用statefulSet这个对象来描述。 CRD又是什么? Operator的工作…...

使用 pyperclip 进行跨平台剪贴板操作

简介:pyperclip 是一个轻量级的 Python 库,支持在不同操作系统(Windows、macOS、Linux)中进行剪贴板的复制和粘贴。这个库的设计简单易用,非常适合需要频繁进行文本复制粘贴操作的场景。 历史攻略: 使用f…...

20 设计模式之职责链模式(问题处理案例)

一、什么是职责链模式 职责链模式是一种行为型设计模式,它允许将请求沿着处理者的链进行传递,直到有一个处理者能够处理它为止。换句话说,它将请求的发送者和接收者解耦,使得多个对象都有机会处理这个请求,从而避免了将…...

SpringBoot3集成MybatisPlus3和knife4j(swagger3兼容增强版)

针对Swagger2规范和OpenAPI3规范的说明: 在Spring Boot框架中,Knife4j对于服务端将Spring的开放接口解析成Swagger2或者OpenAPI3规范的框架,也是依赖的第三方框架组件。说明如下: Swagger2规范:依赖Springfox项目,该项目目前几乎处于停更状态,但很多老项目依然使用的是该…...

【MIT-OS6.S081作业1.3】Lab1-utilities primes

本文记录MIT-OS6.S081 Lab1 utilities 的primes函数的实现过程 文章目录 1. 作业要求primes (moderate)/(hard) 2. 实现过程2.1 代码实现 1. 作业要求 primes (moderate)/(hard) Write a concurrent version of prime sieve using pipes. This idea is due to Doug McIlroy, in…...

游戏引擎学习第35天

开场介绍 今天的任务是继续改进一个虚拟的瓦片地图系统,使其适合处理更大的世界。我们希望这个系统能管理大范围的游戏世界,其中包含按需存储的小区域。昨天,我们介绍了“内存区域”的概念,用于管理持久性存储。我们计划今天继续…...

learn-(Uni-app)输入框u-search父子组件与input输入框(防抖与搜索触发)

1.父子组件u-search &#xff08;1&#xff09;父组件 <!-- 父组件 --> <template> <div><searchBar change"change" search"search"></searchBar> </div> </template> <script> // 子组件搜索 import…...

设置IMX6ULL开发板的网卡IP的两种方法(临时生效和永久有效两种方法)

设置开发板网卡的IP&#xff0c;有两种方法。 方法一&#xff1a;临时生效 第一种方式是临时设置&#xff0c;只有本次有效&#xff0c;重启后又要重新设&#xff0c;命令为&#xff1a; ifconfig eth0 192.168.5.9设置成功后可以使用ifconfig命令来查看已设置的 IP 地址。 …...

流量转发利器之Burpsuite概述(1)

目录 一、Burpsuite Burp Suite Spider 的主要特点&#xff1a; 在 Burp Suite 中使用 Spider&#xff1a; Spider 的用例&#xff1a; 限制&#xff1a; 声明&#xff1a;学习视频来自b站up主 泷羽sec&#xff0c;如涉及侵权马上删除文章 声明&#xff1a;本文主要用作技…...

Transformer入门(6)Transformer编码器的前馈网络、加法和归一化模块

文章目录 7.前馈网络8.加法和归一化组件9.组合所有编码器组件构成完整编码器 7.前馈网络 编码器块中的前馈网络子层如下图所示&#xff1a; 图1.32 – 编码器块 前馈网络由两个带有ReLU激活函数的全连接层组成。全连接层&#xff08;Fully Connected Layer&#xff09;有时也…...

element-plus中的resetFields()方法

resetFields&#xff08;&#xff09;确实是Element Plus中的方法&#xff0c;该方法主要用于重置表单&#xff0c;将其值重置为初始值&#xff0c;并移除校验结果。以下是对该方法的详细解释&#xff1a; 一、resetFields方法的作用 在Vue3结合Element Plus开发时&#xff0…...

【过滤器】.NET开源 ORM 框架 SqlSugar 系列

目录 0、 过滤器介绍 1、表过滤器 &#xff08;推荐&#xff09; 1.1 手动添加过滤器 1.2 禁用、清空、备份和还原 1.3 联表查询设置 1.4 动态添加 2、修改和删除用过滤器 2.1 局部设置 2.2 全局设置 &#xff08;5.1.4.62&#xff09; 3、子查询用过滤器 4、联表过滤…...

Jmeter Address already in use: connect 解决

做压测接口时&#xff0c;并发一段时间后&#xff0c;会报java.net.BindException: Address already in use: connect 原因&#xff1a; windows提供给TCP/IP链接的端口为 1024-5000&#xff0c;并且要四分钟来循环回收它们&#xff0c;就导致在短时间内跑大量的请求时将端口占…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者

抖音增长新引擎&#xff1a;品融电商&#xff0c;一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中&#xff0c;品牌如何破浪前行&#xff1f;自建团队成本高、效果难控&#xff1b;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

多种风格导航菜单 HTML 实现(附源码)

下面我将为您展示 6 种不同风格的导航菜单实现&#xff0c;每种都包含完整 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。 1. 简约水平导航栏 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport&qu…...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?

目录 前言理解 前言 面试灵魂一问&#xff1a;说说对 IP 数据报中 TTL 的理解&#xff1f;我们都知道&#xff0c;IP 数据报由首部和数据两部分组成&#xff0c;首部又分为两部分&#xff1a;固定部分和可变部分&#xff0c;共占 20 字节&#xff0c;而即将讨论的 TTL 就位于首…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...

算法打卡第18天

从中序与后序遍历序列构造二叉树 (力扣106题) 给定两个整数数组 inorder 和 postorder &#xff0c;其中 inorder 是二叉树的中序遍历&#xff0c; postorder 是同一棵树的后序遍历&#xff0c;请你构造并返回这颗 二叉树 。 示例 1: 输入&#xff1a;inorder [9,3,15,20,7…...

QT开发技术【ffmpeg + QAudioOutput】音乐播放器

一、 介绍 使用ffmpeg 4.2.2 在数字化浪潮席卷全球的当下&#xff0c;音视频内容犹如璀璨繁星&#xff0c;点亮了人们的生活与工作。从短视频平台上令人捧腹的搞笑视频&#xff0c;到在线课堂中知识渊博的专家授课&#xff0c;再到影视平台上扣人心弦的高清大片&#xff0c;音…...