在使用torch.matmul时遇到cuda out of memory如何解决,共四维,最后两个维度分别为65536 8,8 65536
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torch.matmul()
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- 2022-08-09 11:32回答 1 已采纳 已解决,具体可参考https://blog.csdn.net/Ang_Quantum/article/details/122496024
- 2022-08-26 11:49回答 3 已采纳 nn.Sigmoid()返回的是一个对象,torch.nn.funcitonal.sigmoid()是一个函数。nn.Sigmoid对象在其源代码中也是调用torch.nn.funcitonal.si
- 2022-12-12 17:36回答 2 已采纳 望采纳pytorch在新版本中并没有torch.ao模块,可以把 from torch.ao.quantization import DeQuantstub, Quantstuk 改为: from
- 2023-06-20 12:57Hoper.J的博客 torch.matmul() 详解(附多维张量例子)
- 2023-02-11 22:08回答 5 已采纳 的确,都说torch.autograd.grad返回的是第一参数对第二个参数的导数,一般是网络中的梯度,为什么都只取[0],我也要去看下笔记查下。这一维度的具体意义
- 2021-02-10 15:57回答 3 已采纳 if torch._C._get_tracing_state():就是用来判断是否使用JIT来跟踪模型。像pytorch构建一个计算图就会用到一个中央的context去管理变量,而JIT跟踪模型也类似
- 2021-10-25 09:46回答 1 已采纳 typeError:an integer is required(got type torch.LongTensor)typeError:需要一个整数(获取torch.LongTensor类型)你打印
- 2024-09-07 17:44qq_27390023的博客 torch.matmul 是 PyTorch 中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算,支持的运算取决于输入张量的维度。 1. 函数签名 torch.matmul(input, other, out=None) input: 左乘的...
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- 2022-08-03 10:08回答 3 已采纳 是这样的from torch.quantization.fake_quantize import FakeQuantizeBase
- 2022-03-14 16:48
出现module 'torch.jit' has no attribute 'script_if_tracing'报错,降低torchvision不好用,求解决方法 python vscode 有问必答
回答 2 已采纳 试试这样安装 torchvision 和torch: pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0 -f https://download.pytor - 2024-09-14 00:09Czi.的博客 在 PyTorch 中,torch.matmul 和 @ 操作符都用于执行矩阵乘法,但它们在某些特定情况下有略微不同的行为。下面我们详细介绍两者之间的区别与相同之处。 1. torch.matmul torch.matmul 是一个通用的矩阵乘法函数,它...
- 2023-04-10 19:26回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写:用mask_src.dtype,但dtype不是一个可调用的函数。用torch.Tensor对象的.dtype属性来获取其数据类型,而不是将其作为函数调用。 im
- 2022-09-02 09:07海轰Pro的博客 目录 简介 torch.matmul() 语法 作用 举例 情形1: 一维 * 一维 情形2: 二维 * 二维 情形3: 一维 * 二维 情形4: 二维 * 一维 情形5:两个参数至少为一维且至少一个参数为 N 维(其中 N > 2),则返回**批处理矩阵乘法...
- 2024-11-22 15:52@BangBang的博客 torch.matmul 是更通用的矩阵乘法操作,它支持多维张量,并能够自动广播。适用场景: 当需要对多个矩阵进行批量乘法时使用。根据输入维度和操作需求,选择合适的矩阵乘法函数!,即一批二维矩阵之间的矩阵乘法。
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