更文明时代的优雅尺寸
torchsaber的Python项目详细描述
torchsaber: Elegant Dimensions for a more Civilized Age
It is a period of civil war. Rebel spaceships have won their first victory against the awesome
RuntimeError(experimental support for Named Tensors in PyTorch).
动机
您多久编写或看到这样的代码？在
images=torch.randn(10,3,64,64)flipped=images.transpose(2,3)cropped=flipped[:,:,x:x+32,y:y+32]flatten=cropped.view(-1,32*32)gray=flatten.sum(dim=2)/3.
或者有个神秘的错误
^{pr2}$我不管你来自哪个宇宙，那会伤到你的眼睛。怎么办
所有这些数字意味着什么？最后尺寸的顺序是什么？是
dim=2通道平均值的正确求和？谁知道呢？未命名
维度导致愤怒；愤怒导致缺陷；缺陷导致痛苦。在
但是，希望之光！Pythorch有
released
对命名张量的实验支持：即其维数为
有名字而不是简单的数字索引。这是个好消息，但是
还有一些粗糙的边缘。以你的名字为例
硬编码的字符串字面值无处不在；键入错误（例如'hieght'）可能会破坏
以运行时未捕获的意外方式编写代码。在
torchsaber是命名张量的最小语法糖。它的目标是
给你力量（无限力量！）允许所有尺寸操作
通过名称来完成，而不是通过数字索引或硬编码字符串文本。
维度及其操作是
first-class对象
该接口与Pythorch面向用户的API清晰地结合在一起。例如，上面的
代码段变成：
fromtorchsaberimportdimsbatch,channel,height,width,features=dims('batch','channel','height','width','features')images=torch.randn|batch(10)+channel(3)+height(64)+width(64)flipped=images.permute(~width,~height)cropped=flipped|height[:32]+width[:32]flatten=cropped.flatten([~height,~width],~features)gray=flatten.sum(dim=~channel)/3.
我所说的“最小”是指整个实现大约有100行代码。在
我能用一下吗？在
当然！最简单的学习方法是阅读顶部的大评论
torchsaber.py。这是一个有文化的医生！然后pip install torch torchvision torchsaber和{
然而，由于命名张量是实验性的，所以torchsaber也是。real 该项目的目标是引发一些关于人性化设计的讨论 为了将来的张量程序。在
（一些！）参考文献
这是一份以前工作的非详尽清单（其中许多都有自己的工作） 你可以参考的书目
- Tensors Considered Harmful和{a7}，这导致PyTorch支持命名张量。在
- An older PyTorch named tensor proposal
- Typesafe Abstractions for Tensor Operations (SCALA 2017)
- 其他目标相似的项目： 在
More说，是吗？在
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