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从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

卷积作为GEMM GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法) 卷积可以使用基于变换的方法来实现，如快速傅立叶变换，它将卷积转换为频域的元素乘法...，或者使用无变换的方法，如矩阵乘法，其中输入和滤波器（卷积核）被平面化并使用矩阵操作组合以计算输出特征映射。...在隐式GEMM中，不是形成Transform矩阵，而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。 由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。 有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。...当GPU需要访问存储在内存中的数据时，它会在“事务”中这样做。根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。

1.6K50

【C语言】数据输出的域宽控制（如何在输出数据时控制0占位）（如何输出前导0）（保留几位小数）（乘法口诀表打印不齐）等问题

题目会报错： 问题就出在，当我们输入“03”这样的数据时，在输出时会被编译器自动转换成“3”，造成该数据没有前导0，进而导致题目出错。...简单来讲，前导0的作用就是当原数据不能达到限定的位数时，系统自动在前面补0补齐限定的位数。...2.域宽（输出几位数）问题 1.有时会碰到以下这种要求保留几位小数的： 这就涉及C语言输出的域宽控制了，如果只对小数点后保留的位数有要求，那么只需要在打印数据指令中加上”.n“（n为你期望保留的小数位数...如想要保留两位小数打印数据指令就写”%.2f“。...%e格式用于指数小于-4或者大于或等于精度时 %G 根据值的不同，自动选择%f或%E。

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    一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

    在第二部分，会继续深入讲如何在 skip-gram 模型上进行高效的训练。 在第一部分讲解完成后，我们会发现 Word2Vec 模型是一个超级大的神经网络（权重矩阵规模非常大）。...当单词在语料中出现的频率小于 0.0026 时，它是 100% 被保留的，这意味着只有那些在语料中出现频率超过 0.26% 的单词才会被采样。...● 当时 Z(ωi) = 0.00746 时，P(ωi) = 0.5，意味着这一部分的单词有 50% 的概率被保留。...● 当 Z(ωi) = 1.0 时，P(ωi) = 0.033，意味着这部分单词以 3.3% 的概率被保留。...有了这张表以后，每次去我们进行负采样时，只需要在 0-1 亿范围内生成一个随机数，然后选择表中索引号为这个随机数的那个单词作为我们的 negative word 即可。

    2.5K50

    ICCV 2023 SVDiff论文解读

    特别是在微调这些模型时，由于模型参数空间庞大，可能会导致过拟合，使模型失去原有的泛化能力。此外，当需要模型学习多个相似或相关的个性化概念时，现有方法也显得比较困难和不够有效。...通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...更新的权重矩阵可以通过以下方式重新组合： W_{\delta} = U \Sigma_{\delta} V^\top \text{ where } \Sigma_{\delta} = \text{diag...}(\text{ReLU}(\sigma + \delta)) Training Loss 微调使用与训练扩散模型相同的损失函数进行，附加了一个加权的先验保留损失（weighted prior-preservation...与完整模型权重微调相比，即便在不使用 DDIM 反演时，SVDiff也能实现所需的编辑，如删除图片中的对象、调整对象的姿态和缩放视图等。

    69730

    如何在matlab编程中逢山开路、遇水搭桥？

    如果直接用矩阵位置索引来进行相关计算，边界区域必然会出现小于或等于0以及大于矩阵本身大小的索引值，若不进行妥善处理，就会出现久违的“Error”。 今天就给介绍一个函数组合套件。...用了它，今后在处理类似问题时就可以不用顾虑索引值越界问题而随心所欲地写程序，烦人的“Error”提示信息也将一去不复返，这个函数就是try...catch...end。...下面就以圆形区域逐行扫描矩阵来说明如何在应用过程中巧妙地使用try...catch...end语句来让程序即使遇到错误也能够照常运行下去。...0，或者越界时，程序都将出错 % 这里使用try...catch...end巧妙避开了错误索引， % 而只计算矩阵大小范围内索引值，比使用if语句更简洁...'); end end end re = re/k; 下图是索引值越界时的运行流程(两个断点时)和在正常范围的运行流程(一个断点时)的单步调试图，和上面的流程线路图完全一样。

    1K20

    能「看到」的张量运算：​因子图可视化

    ——著名数学家 Pierre Deligne 当维度超过 2 或 3 时，理解涉及多维数组的运算就会变得相当困难。但是，矩阵本身的特定性质可能让你在初次与它们相遇时深感惊讶。...我最近遇到个能可视化这些所谓的张量运算的好工具——因子图（factor graphs），它能得到视觉上很明显（如循环轨迹）的结果。...在矩阵乘法的定义中， ? 求和符号实际上是多余的。我们可以直接舍弃它，并推断出索引 k 必须被求和，因为它没有出现在左侧。 ? 为什么要这么做？...将许多因子组合成单个因子并求灰色变量的和的过程涉及到两个基本的计算操作： 求和：移除仅有一条边的灰色节点 求积：将两个因子合并成一个因子 可以很容易看到，这样的操作能保留网络最终的收缩状态，所以如果我们不断应用它们直到只剩仅连接到未求和变量的单个因子...当收缩一个网络时，对变量求和并以不同的顺序组合因子会导致不同的计算成本。研究表明，寻找实现成本最小化的收缩一般因子图的最优顺序实际上是 NP-hard 问题。

    1.2K40

    给Transformer降降秩，移除特定层90%以上组件LLM性能不减

    尽管如此，越来越多的工作表明，基于 Transformer 的模型以及神经网络不需要所有拟合参数来保留其学到的假设。...该研究发现经过 LASER 回答正确的问题，但在干预之前，原始模型主要用高频词 (如 “the”、“of” 等) 来回应，这些词甚至与正确答案的语义类型都不相同，也就是说这些成分在未经干预的情况下会导致模型生成一些不相干的高频词汇...研究者重点关注 W = {W_q, W_k, W_v, W_o, U_in, U_out} 中的矩阵，它由 MLP 和注意力层中的矩阵组成。层数表示了研究者干预的层（第一层从 0 开始索引）。...最终，ρ ∈ [0, 1) 描述了在做低秩近似时应该保留最大秩的哪一部分。例如设 ，则该矩阵的最大秩为 d。研究者将它替换为⌊ρ・d⌋- 近似。...当使用不同数量的高阶组件来近似矩阵时，他们测量了真实答案相对于预测答案的平均余弦相似度，如下图 5 (b) 所示。 最后，研究者评估了自身发现对 3 种不同的 LLM 在多项语言理解任务上的普遍性。

    27410

    全新剪枝框架 | YOLOv5模型缩减4倍，推理速度提升2倍

    半结构化剪枝还允许更规则的权重矩阵形状，从而允许硬件更好地加速模型推断。同时，与结构化剪枝不同，它不会剪枝整个卷积核权重，从而保留更多信息，从而确保更好的准确性。...4、R-TOSS剪枝框架 在本节中，我们描述了我们的新型R-TOSS修剪框架，并详细介绍了我们如何在YOLOv5和RetinaNet对象检测器上实现了前面提到的对内核修剪技术的改进。...如第III.C节所述，现代物体探测器的模型尺寸正在增加，但对于许多使用它们的应用领域，如AVs，其精度不能降低。...4.2、选择kernel模式 通过标准组合法在所有可能的组合中生成模式掩模，使用以下公式： 其中， n 是矩阵的大小，k是图案掩模的大小。...来自bestfit的索引现在被用作kernel的kernel模式，并更新为其原始权重矩阵 K_w （第12-14行）。

    2.1K11

    python：numpy详细教程

    当使用数组作为参数时，r_和c_的默认行为和vstack和hstack很像，但是允许可选的参数给出组合所沿着的轴的代号。     ...a是多维的时，每一个唯一的索引数列指向a的第一维[^5]。...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号(ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。...比如说我们想要保留第一行大于1的列。

    1.2K40

    llama神经网络的结构，llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80； 2000汉字举例说明

    输出：通过池化操作（如最大池化、平均池化）减少特征图的维度，同时保留重要信息。输出形状可能变为(pooled_sequence_length, num_filters)。...输出：通过全连接层进行特征组合和分类，最终输出层通常包含与任务相关的类别数相同的神经元数量。对于分类任务，输出层可能使用softmax激活函数来产生类别概率。...实际举例说明2000个汉字文本数据集在深度学习中，特别是在处理自然语言（如汉字）时，embedding_dim 是一个非常重要的概念，它代表了词嵌入（Word Embedding）向量的维度。...但在这个场景中，我们可以认为输出是2000个汉字的数字编码（通常是整数索引），这些索引对应于每个汉字在词汇表（vocabulary）中的位置。2. 嵌入层输入：2000个汉字的整数索引。...然而，由于卷积层通常处理的是二维或三维数据（例如图像），我们需要将这个矩阵看作是一个序列，并通过某种方式（如填充、调整步长等）来适应卷积层的要求。

    23710

    收藏 | Numpy详细教程

    a是多维的时，每一个唯一的索引数列指向a的第一维。...通过布尔数组索引 当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号 (ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。...比如说我们想要保留第一行大于1的列。

    2.5K20

    【JAVA-Day26】数组解析：什么是数组？如何定义？

    在本技术博客中，我们将深入研究数组的定义、如何在Java中定义数组，以及数组的应用场景和优势。 摘要 作为一名博主，我将向您详细介绍数组的基本概念和定义方式。...索引错误： 访问数组元素时，索引越界错误是常见的编程错误。 空间效率： 对于稀疏数据，数组可能会浪费大量内存空间。 二、如何定义Java数组 在Java中，数组的定义方式相对简单。...排序和搜索： 数组是实现各种排序算法（如快速排序、归并排序）和搜索算法（如二分查找）的关键数据结构。 数据结构： 数组是构建更复杂数据结构（如栈、队列、哈希表）的基础，这些数据结构在编程中广泛应用。...科学计算： 数组在科学计算中用于表示矩阵、向量和数学模型，例如在线性代数和微积分中的应用。 优势： 高效的存储和访问： 数组通过索引可以快速定位元素，具有高效的存储和访问性能。...通过设置索引变量（如i）来访问数组元素，可以控制遍历的起始和结束位置。 适用于需要访问元素索引的情况。

    9510

    数据科学 IPython 笔记本 9.9 花式索引

    ([71, 86, 60]) 使用花式索引时，结果的形状反映索引数组的形状，而不是被索引的数组的形状： ind = np.array([[3, 7], [4, 5]])...因此，例如，如果我们在索引中组合列向量和行向量，我们得到一个二维结果： X[row[:, np.newaxis], col] ''' array([[ 2, 1, 3], [ 6,...我们可以组合花式索引和简单索引： X[2, [2, 0, 1]] # array([10, 8, 9]) 我们可以组合花式索引和切片： X[1:, [2, 0, 1]] ''' array([...示例：选择随机点 花式索引的一个常见用途是从矩阵中选择行的子集。...在数据密集型应用中有效使用 Python 的关键是，了解一般的便利例程，如np.histogram以及它们何时适用，但也知道如何在需要更精准的行为时使用更低级别的功能。

    63120

    NumPy的详细教程

    a是多维的时，每一个唯一的索引数列指向a的第一维5。...通过布尔数组索引   当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。   ...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号 (ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。...比如说我们想要保留第一行大于1的列。

    79400

    吐血总结！50道Python面试题集锦（附答案）「建议收藏」

    Python是动态语言，当您声明变量或类似变量时，您不需要声明变量的类型。 Python适合面向对象的编程，因为它允许类的定义以及组合和继承。...Python没有访问说明（如C ++的public，private）。 在Python中，函数是第一类对象。它们可以分配给变量。类也是第一类对象 编写Python代码很快，但运行比较慢。...无法解除分配C库保留的那些内存部分。 退出时，由于拥有自己的高效清理机制，Python会尝试取消分配/销毁其他所有对象。 Q36、Python中的字典是什么？ Python中的内置数据类型称为字典。...字典由键索引。 Q37、如何在python中使用三元运算符？ 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。...在创建新实例类型时使用浅拷贝，并保留在新实例中复制的值。浅拷贝用于复制引用指针，就像复制值一样。这些引用指向原始对象，并且在类的任何成员中所做的更改也将影响它的原始副本。

    10.6K10

    深入了解推荐引擎组件（基于Apache Mahout和Elasticsearch）

    模型输出指标分数的权重赋值和全文检索引擎背后的数学计算有着相似性。 这种数学上的相似让利用文本搜索开发Mahout推荐器的想法得以实现，借助如Elasticsearch这样的搜索引擎。 ?...Mahout尤其关注物品是如何在用户历史记录中共同出现的。共同出现是Apache Mahout计算被推荐物品显著性标识的基础。假设Ted喜欢电影A、B和C，Carol喜欢电影A和B。...在给Bob推荐电影时，我们注意到Bob喜欢电影B，由于Ted 和Carol也很喜欢电影B，因而电影A是一个备选推荐项。当然，这是一个很小的例子。在实际生活中，我们将通过海量数据来挖掘信息。 ?...标识符矩阵 Elasticsearch搜索引擎 ? Elasticsearch搜索引擎 Elasticsearch是建立在全文搜索引擎库Apache Lucene之上的开源搜索引擎。...推荐矩阵 搜索引擎已经对搜索和查询词相关的字段做过优化。我们就根据和查询词最匹配的标识符字段，用搜索引擎来寻找电影。

    1.7K50

    浅谈推荐系统

    推荐系统不同于搜索引擎，用户使用搜索时目标明确，而使用推荐系统往往总会漫无目的。搜索和推荐都是为人找信息，而广告是为信息找人。...逻辑回归主要的两个任务就是组合特征、学习权重。 特征组合有一个难点就是组合数目非常庞大，而且不是所有组合都有效，只有少数组合有效。...4.3 因子分解机模型 前面提到特征组合是一个很庞大的工程，在组合二阶特征时，两两组合会导致特征灾难，同时大多数特征组合都不会产生效果，由于对应样本的限制，没办法学习到对应组合特征的权重，所有只能放弃。...蓄水池采样的做法是假设一批数据有n个，先直接获取K个样本保留，然后从K+1个样本起，每个样本以k/n的概率替换保留的K个样本中的一个。...和上述内容去重相比，最大的不同是过滤对象不同，Simhash过滤的是内容本身，而这里一般指的是内容的ID，在数据量不是太多的情况下，可以为每个内容建立一个UUID，然后用专门的数据库来保存，还可以为它建上索引来保证查询时的高效性

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