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我有两个三维张量，张量A的维数为[32,1024,128]，张量B的维数为[32,1024,1024]，其中32是批大小。对于某个样本，我想用矩阵B的每个元素乘以矩阵A的每一行，这样输出的张量维数将是[32,1024,1024,128]。我尝试使用tf.tile将两个张量转换为4D，并使用元素乘法。但这让我的记忆错误消失了。我试着将批处理大小缩小到4，但问题是相同的。如对此有任何帮助，将不胜感激。
浏览 0修改于2019-05-02得票数 2
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我在每个迷你批次中有300个回放记忆。我见过人们计算300个回放记忆的损失，但这对我来说并不是真的有意义。300个回放记忆来自非常不同的游戏状态，为什么将预测和目标之间的300个差异合并到一个值中是有意义的？当模型反向传播时，梯度是否被分成300个分支，每个分支对应于迷你批次中的一个条目？我的策略网络输出10个动作的概率分布，或者300 x 10张量，我的目标概率分布具有相同的形状。我想找出我的预测和目标之间的交叉熵损失。我想知道我是应该在300个大小为10的张量的预测目标对之间找到300个交叉熵损失，还
浏览 8提问于2020-05-18得票数 1
我有一个很大的数据集(大约400 so )，它由张量数据(shape is (600, 600, 10))组成，我想在将这个数据集输入到一个神经网络之前对它进行规范化，但是这个数据集不适合我的记忆，所以我想知道均值和标准差的增量更新公式是这里，但我不知道如何在张量情况下调整它们，因为我不是每个新的迭代步骤只有一个值，而是一个整体张量，而且我不能取这个新张量的平均值，因为平均值并不是整个数据集的平均值。
浏览 0提问于2022-09-27得票数 1
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capacity; 1.50 KiB already allocated; 6.16 GiB free; 2.00 MiB reserved in total by PyTorch)
我的问题是:为什么零张量需要那么大的记忆我在另一个系统中与getsizeof核对--这个张量的大小仅显示为72字节。
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
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在试图理解为什么我的PyTorch模型的最大批处理大小是有限的时，我注意到使用最多内存的不是模型本身，也不是将张量加载到GPU中。当第一次生成预测时，大部分内存都会耗尽，例如训练循环中的以下一行：其中图像是一些输入张量，模型是我的PyTorch模型。那些记忆是用来做什么的？据我所知，模型已经加载，在进行调用之前，实际的输入张量已经在GPU上。输出张量本身不可能那么大。它与存储计算图表有关吗？
浏览 3提问于2022-05-27得票数 4
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我想知道如何计算每个张量消耗了多少内存？默认情况下，所有张量都保存在GPU中吗？我可以简单地计算总的内存消耗的形状* 32位吗？我注意到，由于我使用动量，我所有的张量都有一个/Momentum张量。这也会占用大量的内存吗？
我使用一个方法distorted_inputs来增强我的数据集，非常类似于在中定义的方法。是不是这部分占用了很大一部分记忆？我相信Darknet会在CPU中做修改。
浏览 15修改于2016-03-31得票数 13
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现在我有一个张量，它的内存格式和形状都是NHWC。如果我想最后将它更改为NCHW形状和通道，如下所示：它具有NCHW形状，但通道步长为1，因此不会引起记忆运动。
浏览 6提问于2022-02-16得票数 0
我想指示火炬CPP库在最终输出张量中使用一个特定的内存块。这有可能吗？如果是，怎么做？下面你可以看到一个小小的例子，说明我正在努力实现的目标。() << "\n";
delete [] b;}
因此，我将内存分配到"c“中，然后从这个内存中抛出一个张量我把这个记忆存储在一个名为"out“的张量中。当我调用前向方法时，我加载模型。我观察到，得到的数据被复制/移动到&quo
浏览 5修改于2022-04-08得票数 1
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目标，我的目标是计算由公式给出的张量，你可以在下面看到。指数i，j，k，l从0到40，p，m，x从0到80。Tensordot逼近这个求和只是收缩了6个指数的巨大张量。我试着用张量点来做，这允许这样的计算，但是我的问题是，即使我做了一个张量点，然后另一个张量点，我的问题是内存。so内存)
嵌套循环逼近，但B矩阵有一些附加对称性，即B{ijpx}的唯一非零元素是i+j= p+x，因此，我能够将p和m写成x的函数(p=i+j-x，m=k+l-x)，然后对i，j，k，l，x做了5个
浏览 0修改于2019-01-29得票数 3
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我想做两个稀疏矩阵的张量乘积。这绝对是对记忆的浪费，特别是在我做了多次张量积之后。在计算之后，是否有办法避免这些条目的出现或删除这些条目？非常感谢!
浏览 0提问于2019-01-30得票数 0
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在tensorflow微观模型的推理过程中，我有一个关于记忆的问题。在开始时，您定义了一个tensor_arena全局变量。在这个预留空间中究竟存储了什么？也就是说，当您将一些值输入到网络输入时，这些值是否也存储在张量领域？提前感谢您的帮助
浏览 4修改于2021-12-02得票数 0
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我有一个张量，包含五个2x2矩阵-形状(1,5,2,2)，张量包含5个元素-形状(5)。我想把每个2x2矩阵(前一个张量)乘以相应的值(在后一个张量中)。结果张量应为形状(1,5,2,2)。怎么做？在运行此代码时获取以下错误print(a.shape)print(b.shape)
Runti
浏览 1修改于2020-05-02得票数 2
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我有一个尺寸的三维张量，比如100x5x2，以及axis=1上张量的平均值，它给出了100x2的形状。这是批号。通常没有批处理，形状5x2和2的张量的除法工作得很好，但是对于带有批处理的3D张量，我收到了错误。a = torch.rand(5,2)z=a/bb = torch.rand(100,2)给出以下错误。
<
浏览 1提问于2021-06-04得票数 0
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在这个玩具示例每次迭代之后，我想从我的记忆中删除张量。
我正在使用tensorflow EagerExecution。我试过用变量和简单的张量。tf.assign不做这项工作。越来越多的内存被使用。
浏览 2提问于2018-05-31得票数 3
我有一个m张量(张量1)和另一个kx2张量(张量2)，我希望用基于张量2的指数来提取张量1的所有值。Tensor1 6 7 8 9 10 16 17 18 19 20 2 1 1 1[torch.DoubleTen
浏览 1提问于2016-02-08得票数 1
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我有一个形状为(8, 5, 300)的张量T，其中8是批次大小，5是每批文档的数量，300是每个文档的编码。如果我重塑张量如下，我的张量属性是否保持不变？T = T.reshape(5, 300, 8)>> Size[5, 300, 8]
那么，这个新的张量是否表示与原始张量相同的性质呢？我的意思是，这也是一个批次大小为8的张量，每批有5个文档，每个文档有300个维度的
浏览 4修改于2020-05-10得票数 3
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label = tf.constant([0,1,2,3,4,4,5,5])
我有张量，例如，上面的张量。我要过滤元素为4的张量，输出张量应该是4,4，如何实现呢？谢谢。
浏览 8提问于2017-09-26得票数 0
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我有一个张量，需要用张量的索引进行裁剪。ex - Input (None,5x5x10)张量BoundingBox (None，2) --张量我希望有一个执行以下输出(None,3x2x10)的操作--如果边界框0，0= 3，边界框0，1=2，则张量
这与tf.image.crop_to_bounding_box相同，但此函数不会将张量类型的边界框作为输入。
浏览 2提问于2019-06-12得票数 1
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