如何让这个PyTorch张量(B，C，H，W)平铺和混合代码更简单、更高效？ - 腾讯云开发者社区

PyTorch 的其中一个最重要的特征就是自动微分。它可以让需要采用梯度下降算法进行训练的机器学习算法的实现更加方便，可以更高效的自动计算函数的梯度。...将模型封装为模块在之前的例子中，我们构建模型的方式是直接实现张量间的运算操作。但为了让代码看起来更加有组织，推荐采用 PyTorch 的 modules 模块。...c = a + b.repeat([1, 2]) c = a + b print(c) 广播机制可以实现隐式的维度复制操作（repeat 操作），并且代码更短，内存使用上也更加高效，因为不需要存储复制的数据的结果...那么避免这种结果的方法就是显式的操作，比如在这个例子中就需要指定好想要求和的维度，这样进行代码调试会更简单，代码修改后如下所示： a = torch.tensor([[1.], [2.]]) b = torch.tensor...使用好重载的运算符和 NumPy 一样，PyTorch 会重载 python 的一些运算符来让 PyTorch 代码更简短和更有可读性。

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节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！...TensorSensor 通过增加消息和可视化 Python 代码来展示张量变量的形状，让异常更清晰（见下图）。...它可以兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Numpy以及 Keras 和 fastai 等高级库。 ? 在张量代码中定位问题令人抓狂！...此外，这个异常也无法区分在 Python 的一行中的多个矩阵乘法。接下来，让我们看看 TensorSensor 如何使调试语句更加容易的。...以下是默认异常消息的关键部分（注意对 C++ 代码的不太有用的引用） : ---> 10 h_ = torch.tanh(Whh_ @ (r*h) + Uxh_ @ X.T + bh_) RuntimeError

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PyTorch入门笔记-交换维度

比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...比如将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。...[b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]，但是使用了两次 transpose 函数，并且需要熟知每次变换后对应维度的位置，非常容易出错。...来看看如何通过 permute 函数将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。...h, w, c] 维度序号为 (0, 1, 2, 3)，如果想要将 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]，只需要重新排列一下维度序号 (0, 3, 1, 2)，这也是 permute

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PyTorch 1.3 —新增功能？

例如，到目前为止，在与计算机视觉相关的任务中，必须记住批处理的一般结构，如下所示-[N，C，H，W]。其中N是批处理大小，C是通道数，H和W分别是图像的高度和宽度。...在计算机视觉模型中，批次的表示通常需要在[N，C，H，W]（用于模型的正向和反向传递）和[N，H，W，C]（用于绘制和保存图像）之间改变。...但是，在命名张量的情况下，维的排列或重新排序可以通过以下更简单的方式完成： ##################### # Before PyTorch v1.3 ###################...多亏命名张量，此逻辑错误将通过名称检查（“ N”，“ C”，“ H”，“ W”）和（“ N”，“ C”，“ W”，“ H”）来捕获不一样。名称何时匹配？...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。

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教程 | 斯坦福CS231n 2017最新课程：李飞飞详解深度学习的框架实现与对比

深度学习框架的关键点在于：（1）易于建造大型的计算机图形；（2）易于在计算机图形中进行梯度计算；（3）能在 GPU 上高效运行（cuDNN, cuBLA 等）三、TensorFlow 简单实例...告诉 Tensorflow 去计算关于 w1 和 w2 的梯度损失；这里仍然不产生计算过程——仅仅是为了创建图形。 ? b. 运行现在已经完成了创建图形的步骤，所以我们进入对图形进行运算的部分。...梯度下降（Gradient descent）和权重（weights）相对应： ? 5. 为了在 GPU 上运行，将张量（tensors）设置为 cuda 数据类型： ? b....计算损失函数对 w1 和 w2 的梯度（开始的时候梯度置零）： ? 4. 让梯度和权重（weights）相对应： ? C....注意：使用带有 torchvision 的预先训练好的模型（pretrained model）将会更加简单易行。 F. Torch 和 pytorch 的简单对比 ?

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深度学习框架中的「张量」不好用？也许我们需要重新定义Tensor了

加和乘等简单运算可用于标准矩阵。 im * mask.double() ? 在命名向量间进行张量缩并的更普遍的特征是 dot 方法。...([('height', 8), ('q', 12), ('w', 96), ('c', 3)]) tensor = NamedTensor(ims, ('b', 'h', 'w', 'c')) tensor.stack...tensor.stack(bw=('b', 'w')).transpose('h', 'bw', 'c') ? 这里还有一些 einops 包中有趣的例子。...tensor.split(b=('b1', 'b2'), b1=2).stack(a=('b2', 'h'), d=('b1', 'w'))\ .transpose('a', 'd', 'c...这个例子是我的同事 Tim Rocktashel 在一篇介绍 einsum 的博客文章中提出来的。和原始的 PyTorch 相比，Tim 的代码是更好的替代品。

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讲解PyTorch ToTensor解读

张量的形状为 (C, H, W)，其中 C 表示通道数，H 和 W 分别表示图像的高和宽。...如果输入数据是一个形状为 (H, W, C) 的 numpy 数组，ToTensor 函数将会按照 RGB 顺序重新排列通道，并将其转换为三维浮点数张量。...如果输入数据是一个形状为 (H, W, C) 的 float 类型数组，ToTensor 函数会创建一个相同形状的三维张量，但数据类型将会是 torch.float32。...如果输入数据是一个形状为 (H, W, C) 的整数数组，ToTensor 函数会创建一个相同形状的三维张量，但数据类型将会是 torch.int64。...以上示例代码结合了图像分类任务的实际应用场景，展示了如何使用 ToTensor 函数进行图像数据的预处理。通过这种方式，我们可以更方便地准备数据集并用于模型训练和评估。

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Pytorch 1.0正式版发布！TensorFlow王位不保？曾经Pytorch许诺的都实现了吗？

@torch.jit.script def RNN (x, h, W_h, U_h, b_h): y = [] for t in range (x.size (0)): h = torch.tanh...(x[t] @ W_h + h @ U_h + b_h) y += [h] return torch.stack (y), h 全新并且更快的分布式库 torch.distributed 软件包和...PyTorch 1.0 加快了 AI 从研究原型开发到生产部署的工作流程，使这一流程变得更加简单、更容易开始。...fastai 是一个让神经网络的训练更加快速和准确的库，自两个月前发布以来，它已经在 GitHub 上获得了 1 万颗 star。开发人员们已经利用这个库做出了一系列成果。...AI 开发人员可以通过云合作伙伴或本地安装轻松地开始使用 PyTorch 1.0，并在 PyTorch 网站上按照逐步更新的教程完成任务，例如使用混合前端部署序列到序列模型、训练一个简单的聊天机器人等等

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对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...模型然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...唯一值得注意的区别是，PyTorch明确地使用Parameter对象定义权重和要由图形“捕获”的偏置张量，而TF似乎在这里更“神奇”，而是自动捕获用于图形的参数。...相反，在这种情况下，PyTorch提供了一种更“神奇”的自动渐变方法，隐式捕获了对参数张量的任何操作，并为我们提供了相同的梯度以用于优化权重和偏置参数，而无需使用任何特定的api。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

任何输出 NumPy 数组的库都足以获得 PyTorch 张量。唯一需要注意的是维度的布局。处理图像数据的 PyTorch 模块要求张量按照 C × H × W 的方式布局：通道、高度和宽度。...w和b分别是输入张量，权重参数和偏置参数。...我们终于到达了示例的核心：我们如何估计w和b，使损失达到最小？我们首先手动解决问题，然后学习如何使用 PyTorch 的超能力以更通用、现成的方式解决相同的问题。...广播我们在第三章提到了广播，并承诺在需要时更仔细地研究它。在我们的例子中，我们有两个标量（零维张量）w和b，我们将它们与长度为 b 的向量（一维张量）相乘并相加。...我们将采用相同的精神，使用这个小问题来说明 PyTorch 的更大用途。这个问题不需要神经网络来找到解决方案，但它将让我们更简单地了解训练神经网络所需的内容。

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改动一行代码，PyTorch训练三倍提速，这些「高级技术」是关键

文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展 PyTorch 模型训练，并表明重点是利用混合精度（mixed-precision）方法和多 GPU 训练模式，而不是低级机器优化。...开源库 Fabric 在 PyTorch 中以最小代码更改来高效扩展训练的一种方法是使用开源 Fabric 库，它可以看作是 PyTorch 的一个轻量级包装库 / 接口。通过 pip 安装。...这种方法在保持神经网络准确性和稳定性的同时，实现了高效的训练。...这里介绍一种更先进的技术 — 完全分片数据并行（Fully Sharded Data Parallelism (FSDP)），它同时利用了数据并行性和张量并行性。...现在使用 4 个 GPU，我们的代码运行时间大约为 2 分钟，是之前仅使用混合精度训练时的近 3 倍。理解数据并行和张量并行在数据并行中，小批量数据被分割，并且每个 GPU 上都有模型的副本。

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历时6个月，Hugging Face开源LLM「超大规模实战手册」！200页3万字4000次训练

同时，还会介绍如何通过并行来解决显存限制，提高吞吐量。这样一来，就能理解下面这个用于计算Transformer模型显存占用的小工具是如何工作的。...接下来，估算模型的显存需求：一旦模型参数达到7B，权重和优化器状态的显存需求就开始大幅增加，并超过典型GPU显存容量，例如H100的80G。...数据并行是一种高效的方法，但在每个实例上简单复制优化器状态、梯度和参数会引入大量的内存冗余。 ZeRO通过在数据并行维度上对优化器状态、梯度和参数进行分区，消除了内存冗余。...序列并行为解决层归一化和随机失活需完整激活值的问题，引入序列并行技术。序列并行的优势是减少最大激活值存储大小，仅使用张量并行时需存储形状为 (b,s,h) 的激活值，使用序列并行后可减少到。...ZeroBubble发现矩阵乘法反向传递中，输入反向操作（B）和权重反向操作（W）可分离，W可在对应B之后灵活安排，用于填补流水线空闲时间。

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如何分析机器学习中的性能瓶颈

以 [n, h, w, c] 格式运作。...以 [n,h, w, c] 格式处理类批次正规化层的速度较快。最耗时的运算是批次正规化，如图 14 所示。此外，Tensor 核心原生采用 [n,h, w, c] 格式。...在先前的呼叫中增加 –memoryformat nchw 即可，且让您可以使用 [n,c, h, w] 记忆体格式。...在采用 [n,c, h, w] 记忆体格式时，大约为 70 毫秒。利用记忆体格式优化技术进一步缩短运行时间。...DeepLearningExamples GitHub 储存库中提供了程序代码范例，同时有 PyProf 和 PyTorch 呼叫的程序代码变更。建议您复制这些步骤，以便能更熟悉剖析工具。

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ONNX 自定义算子实战，扫除 PyTorch 模型部署障碍

stride_w, pad_h, pad_w, dil_h, dil_w, n_weight_grps, n_offset_grps,...为了应对更复杂的情况，我们来自定义一个奇怪的 my_add 算子。这个算子的输入张量 a, b ，输出 2a + b 的值。我们会先把它在 PyTorch 中实现，再把它导出到 ONNX 中。...} 由于在 PyTorch 中添加 C++ 拓展和模型部署关系不大，这里我们仅给出这个简单的示例，并不对其原理做过多讲解。...在这段代码中，torch::Tensor 就是 C++ 中 torch 的张量类型，它的加法和乘法等运算符均已重载。因此，我们可以像对普通标量一样对张量做加法和乘法。...在这个过程中，我们学到了很多零散的知识，来总结一下吧。 · ATen 是 PyTorch 的 C++ 张量运算库。

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深入理解Vision Transformer中的图像块嵌入：从数据准备到视觉实现的全面讲解

代码注释中展示了每一步操作后张量的维度，其中B代表批次大小，C代表通道数（在本例中为1），H代表高度，W代表宽度。...为了打破这个限制，可以在展开操作之后添加一个线性投影层，从而创建一个可学习的嵌入。为了便于可视化，这些嵌入被转换回二维张量，从而展示了线性投影层如何对图像块进行操作。...实际上有一种更简单的方法可以将展开和线性变换结合起来，那就是使用2D卷积，并设置卷积核大小和步长长度与期望的图像块大小相对应。...通过MNIST数据集的实例，介绍了如何使用PyTorch进行图像分割、图像块分层、以及通过线性投影和2D波形层理解。...通过示例代码和嵌入详细讲解，读者能够更清晰地显示视觉块Transformer在任务中的应用，特别是在图像处理中的创新技术。

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如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」

它们如何将性能提升100倍？当它们「优化」或加速神经网络运算时，它们在做什么？当谈及高性能/高效DNN时，我常常问（或被问及）这些问题。本文尝试介绍在DNN库中如何实现一个卷积层。...] * input[channel, out_h + k_h, out_w + k_w] 这个卷积包含6个嵌套的for loop，这里不涉及步幅（...存储顺序和行优先逻辑上我们将矩阵/图像/张量看作是多维度的，但实际上它们存储在线性、一维的计算机内存中。我们必须定义一个惯例，来规定如何将多个维度展开到线性一维存储空间中，反之亦然。...循环重排序这一简单的变化，却带来了相当可观的加速： ? 平铺（Tiling）要想进一步改进重排序，我们需要考虑另一个缓存问题。对于A中的每一行，我们针对B中所有列进行循环。...要想计算 C 的r×c平铺，我们仅需要A的r行和B的c列。

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PyTorch专栏（四）：小试牛刀

图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇...和w2有requires_grad=True，涉及这些张量的操作将让PyTorch构建计算图， # 从而允许自动计算梯度。...这个调用将计算loss对所有requires_grad=True的tensor的梯度。 # 这次调用后，w1.grad和w2.grad将分别是loss对w1和w2的梯度张量。...# 注意这段代码实际上不执行任何数值运算； # 它只是建立了我们稍后将执行的计算图。...对于随机梯度下降(SGD/stochastic gradient descent)等简单的优化算法来说，这不是一个很大的负担，但在实践中，我们经常使用AdaGrad、RMSProp、Adam等更复杂的优化器来训练神经网络

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教程 | 如何通过PyTorch上手Tensor Comprehensions？

本文作者将展示 TC 如何在 PyTorch 中无缝使用，并与 PyTorch Tensors 和 nn Variables 进行互操作。 ?...通过调整 Tensors 以适应特定的内存布局，你的代码会变慢。你希望编写在你的输入布局上高效运行的自定义代码很容易。...安装包 conda install -c pytorch -c tensorcomp tensor_comprehensions 此次我们只提供在 Ubuntu 16.04 和 CentOS7 上测试过的...A(i, kk) * B(kk, j) } """ 我们定义了这个实例中的一个函数，它接受两个输入 M x N 的 A 和 N x K 的Ｂ并返回一个结果。...avgpool(float(B, C, H, W) input) -> (output) {{ output(b, c, h, w) += input(b, c, h * {sH} + kh,

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【Pytorch 】笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。...今天是该系列的第二篇，接着上次的学习 Pytorch 的数据载体张量与线性回归进行整理，这次主要包括 Pytorch 的计算图机制和自动求导机制，并且最后基于前面的所学玩一个逻辑回归。...使用计算图的好处不仅让计算看起来更加简洁，还有个更大的优势就是让梯度求导也变得更加方便。下面我们看看y对w进行求导的过程： ? y对w求导，就是从计算图中找到所有y到w的路径。...下面，我们基于这个计算图来说几个张量里面重要的属性：叶子节点这个属性(还记得张量的属性里面有一个 is_leaf 吗）: 叶子节点：用户创建的节点，比如上面的 x 和 w。...前面已经学习了数据的载体张量，学习了如何通过前向传播搭建计算图，同时通过计算图进行梯度的求解，有了数据，计算图和梯度，我们就可以正式的训练机器学习模型了。接下来，我们就玩一个逻辑回归模型吧。

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机器学习者必知的 5 种深度学习框架

这个代码有两个主要组件：定义计算图并多次运行这个图。在定义计算图时，我为输入x，权重w1和w2以及目标y创建placeholders进行占位。...最后，我让Tensorflow计算关于w1和w2的梯度损失。完成计算图构建之后，我创建一个会话框来运行计算图。...它支持简单快速的原型设计，支持多种神经网络架构，并可在CPU / GPU上无缝运行。 ? 在这个例子中，对一个与之前例子中相似的神经网络进行训练，我首先将模型对象定义为一系列图层，然后定义优化器对象。...作为PyTorch的直系祖先，Torch与PyTorchg共享了很多C后端。与具有3个抽象级别的PyTorch不同，Torch只有2个：张量和模块。...它的Python接口非常有用，因为您可以在不使用Python代码的情况下部署模型。不利的一面是，您需要为每个新的GPU图层编写C++内核代码（在Caffe下）。

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编写高效的PyTorch代码技巧（上）

节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

PyTorch入门笔记-交换维度

PyTorch 1.3 —新增功能？

教程 | 斯坦福CS231n 2017最新课程：李飞飞详解深度学习的框架实现与对比

深度学习框架中的「张量」不好用？也许我们需要重新定义Tensor了

讲解PyTorch ToTensor解读

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