作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项

置顶:将pytorch clone到本地,查看initial commit,已经是麻雀虽小五脏俱全了,非常适合作为学习模板. 2017年12月7日01:24:15 2017-10-25 17:51 参考了知乎问题  如何有效地阅读PyTorch的源代码? 相关回答 按照构建顺序来阅读代码是很聪明的方法. 1,TH中最核心的是THStorage.THTensor, THStorage实现了底层数据(其实就是一个数组), THTensor实现了对底层数据的查看. 2,TH: 核心就THStorage

pytorch$ tree -L 1 . ├── android ├── aten ├── benchmarks ├── binaries ├── c10 ├── caffe2 ├── CITATION ├── cmake ├── CMakeLists.txt ├── CODEOWNERS ├── CONTRIBUTING.md ├── docker ├── docs ├── ios ├── LICENSE ├── Makefile ├── modules ├── mypy-files.txt

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查

在tensorflow2.0版本之前,1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图(Computation Graph)和张量(Tensor)两种,但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念.今天简单记录一下Tensor的相关内容. 从Tensorflow的命名就不难看出,Tensor(张量)在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念,它可以称为Tensorflow的数据模型,因为Tensor是tensorflow管理数据的形式,换句话说

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................

初始化 z = torch.Tensor(,,,,) --可以创建多维数组.里面是随机的数. s = torch.Tensor(,):fill() --用1填充 t = torch.rand(,) m = torch.zeros(,)或者 m = torch.Tensor(3,3):zero() --第一个zero后面有s,第二个没有 th> a=torch.Tensor() [.0001s] th> a 7.0944e-317 6.9495e-310 1.5085e+132 [torch.D

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否

- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作(拼接.维度扩展.压缩.转置.重复……) numpy基本操作: numpy学习4:NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4) tensorflow与numpy函数的选择 Tensorflow 和numpy区别 相同点: 都提供n位数组 不同点: numpy支持ndarray,而Tensorflow里有tensor:numpy不提供创建张量函数和求导

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)

1.函数及参数:tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None) 卷积的原理可参考 A guide to convolution arithmetic for deep learning 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 input 是 tensor 是一个 4 维的 tensor,即 [ batch, in_height, i

https://www.socher.org/index.php/Main/ReasoningWithNeuralTensorNetworksForKnowledgeBaseCompletion 年份:2013 https://www.cnblogs.com/wuseguang/p/4168963.html https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52447128 Socher等人于2013年提出了RNTN(Recursive Neural Ten

不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析. 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库. 可以在torch的github上看到相关文档.看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西. pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化. https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc pytorch中的Tensor是在TH中实现的.TH = torch

学习目录 1.tensorflow相关函数理解 (1)tf.nn.conv2d (2)tf.nn.relu (3)tf.nn.max_pool (4)tf.nn.dropout (5)tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (6)tf.nn.truncated_normal (7)tf.nn.constant (8)tf.nn.placeholder (9)tf.nn.reduce_mean (10)tf.nn.squared_difference (1)

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦. 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作