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PyTorch专栏（十六）：使用字符级RNN进行名字分类

字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。...每个文件的每一行都有一个名字，它们几乎都是罗马化的文本（但是我们仍需要将其从Unicode转换为ASCII编码） 我们最终会得到一个语言对应名字列表的字典，{language: [names ...]}...(letter)] = 1 return tensor # 将一行转换为， # 或一个0ne-hot字母向量的数组 def lineToTensor...我们将返回输出（每种语言的概率）和下一个隐藏状态（为我们下一步保留使用）。...criterion = nn.NLLLoss() 训练过程的每次循环将会发生： 构建输入和目标张量 构建0初始化的隐藏状态 读入每一个字母   * 将当前隐藏状态传递给下一字母 比较最终结果和目标

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全面解读PyTorch内部机制

步幅能让我们做到这一点：要找到一个张量中任意元素的位置，我将每个索引与该维度下各自的步幅相乘，然后将它们全部加到一起。...步幅是我们为 PyTorch 用户讲解方法的基本基础。举个例子，假设我想取出一个表示以上张量的第二行的张量： 使用高级的索引支持，我只需写出张量 [1, :] 就能得到这一行。...如果代码的结构保持一样，而行为没有保持一样：来自前向的每一行都被替换为一个不同的计算，其代表了前向运算的导数。...前向和反向运算的输入和输出交换：如果前向运算得到 next_h2，反向运算就以 grad_next_h2 为输入。 autograd 的意义就在于执行这幅图所描述的计算，但却不用真正生成这个源。...我们一般将 PyTorch 中的核看作由以下部分组成： 首先有一些我们要写的有关核的元数据，这能助力代码生成并让你获取所有与 Python 的捆绑包，同时无需写任何一行代码。

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    万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制

    步幅能让我们做到这一点：要找到一个张量中任意元素的位置，我将每个索引与该维度下各自的步幅相乘，然后将它们全部加到一起。...步幅是我们为 PyTorch 用户讲解方法的基本基础。举个例子，假设我想取出一个表示以上张量的第二行的张量： ? 使用高级的索引支持，我只需写出张量 [1, :] 就能得到这一行。...如果代码的结构保持一样，而行为没有保持一样：来自前向的每一行都被替换为一个不同的计算，其代表了前向运算的导数。...前向和反向运算的输入和输出交换：如果前向运算得到 next_h2，反向运算就以 grad_next_h2 为输入。 autograd 的意义就在于执行这幅图所描述的计算，但却不用真正生成这个源。...我们一般将 PyTorch 中的核看作由以下部分组成： 首先有一些我们要写的有关核的元数据，这能助力代码生成并让你获取所有与 Python 的捆绑包，同时无需写任何一行代码。

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    降龙十八掌：这套优化transformer内存占用的组合技值得收藏

    ，使用混合精度和分布式训练，也只需更改一行代码。...文章地址：https://lightning.ai/pages/community/efficient-initialization-of-large-models/ 分布式训练与张量共享 下一个修改是多...按行或按列都可以对模型进行拆解。简单起见，以按列拆解为例，可以将一个大型矩阵乘法运算分解为单独的计算，每个计算都可以在不同的 GPU 上执行，如下图所示。...美中不足的小缺点是运行时间从 5.5 分钟增加到了 8.3 分钟。 将前面几招连着打出，就成为了最强的降龙十八掌最后一掌！ 前几节对优化 ViT 进行了大量介绍，其实这些技术也同样适用于 LLM。...使用开源 Fabric 库，大多数优化都可以通过一行代码实现。

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    01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

    本章将介绍将介绍如何安装和配置可以在GPU运行的PyTorch环境，介绍PyTorch的基本构建模块——张量(tensor)的概念及几种必要的张量运算方法。 目录： 1.什么是 PyTorch？...10.2 检查Pytorch是否可以使用GPU 10.3 使用GPU运算 10.4 将张量移回 CPU 拓展阅读 感谢 1.什么是 PyTorch？...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...2.因为我们在上面重新赋值了张量tensor，所以如果更改张量，数组array将保持不变。 10.在 GPU 上运行张量 深度学习算法需要大量的数值运算。

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    01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

    本章将介绍将介绍如何安装和配置可以在GPU运行的PyTorch环境，介绍PyTorch的基本构建模块——张量(tensor)的概念及几种必要的张量运算方法。 目录： 1.什么是 PyTorch？...10.2 检查Pytorch是否可以使用GPU 10.3 使用GPU运算 10.4 将张量移回 CPU 拓展阅读 感谢 1.什么是 PyTorch？...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。...2.因为我们在上面重新赋值了张量tensor，所以如果更改张量，数组array将保持不变。 10.在 GPU 上运行张量 深度学习算法需要大量的数值运算。

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    【深度学习】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解

    一、前言   本文将介绍张量的统计计算，包括基本统计量（均值、方差、标准差、最大值、最小值）、相关性统计量（相关系数、协方差）、累积统计量（张量的和、张量的累积和、张量的乘积、张量的累积乘积）、分布统计量...向量运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6.

    20510

    Pytorch-张量tensor详解（线性回归实战）

    文章目录 创建 运算 微分 实战 张量（tensor）是Pytorch中最基本的操作对象，表示一个多维矩阵，类似numpy中的ndarrays，是可以在GPU上使用以加速运算。...此时触发广播机制，将x的第1行广播（复制）到第2行和第3行，扩容成3行2列；同理，y的第1列广播到第2列，也扩容成3行2列。使得大小一致，得以相加，如答案所见。...将开始跟踪对此张量的所有操作。...当完成计算后，可以调用backward()并自动计算所有梯度，该张量的梯度将累加到grad属性中。...需要特别注意得是，grad是一直累加的，也就是说我们在多轮训练中，每轮调用反向传播后，应把梯度清零，不然影响下一轮求梯度。

    63010

    NumPy 1.26 中文官方指南（三）

    a(3:2:21,:) a[2:21:2,:] a 的每两行，从第三行开始到第二十一行 a(1:2:end,:) a[::2, :] a 的每两行，从第一行开始 a(end:-1:1,:) 或 flipud...(a) a[::-1,:] a 的行顺序反转 a([1:end 1],:) a[np.r_[:len(a),0]] a 的复制，将第一行附加到末尾 a.' a.transpose() 或 a.T a 的转置...[a,b] 连接a和b的行 max(max(a)) a.max()或np.nanmax(a) a的最大元素（对于 MATLAB，如果存在 NaN 值，nanmax将忽略这些值并返回最大值） max(a)...a(3:2:21,:) a[2:21:2,:] 每隔一行的a，从第三行开始到第二十一行 a(1:2:end,:) a[::2, :] a 的每隔一行，从第一行开始 a(end:-1:1,:) 或 flipud...a(3:2:21,:) a[2:21:2,:] 从第三行开始，每隔一行的 a，直到第二十一行 a(1:2:end,:) a[::2, :] a 的每隔一行，从第一行开始 a(end:-1:1,:) or

    38310

    【深度学习】Pytorch 教程（十一）：PyTorch数据结构：4、张量操作（2）：索引和切片操作

    一、前言   本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。...向量运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....：\n", advanced_slice) 输出: tensor([[4, 6], [7, 9]]) 使用高级切片选择了张量中从第二行开始到最后一行的子集，并且每隔一列选择一个元素。

    20710

    PyTorch从入门到放弃之张量模块

    张量的数据类型 PyTorch中创建张量的方法有两种，一种是通过Python数组创建，另一种是从列表中创建。...对数据类型进行转换 x = torch.ones(2, 3, 4) # 生成全1数组 x = x.type(torch.int64) print(x) 张量的基本操作 PyTorch中，张量的操作分为结构操作和数学运算...torch.split()函数可以看做torch.cat()函数的逆运算。split()函数的作用是将张量拆分为多个块，每个块都是原始张量的视图。...torch.chunk()函数可以看做torch.cat()函数的逆运算。torch.chunk()函数的作用是将Tensor按dim（行或列）分割成chunks个Tensor块，返回的是一个元组。...PyTorch中的张量默认存放在CPU设备中，如果GPU可用，可以将张量转移到GPU中。CPU张量转换为Cuda张量有两种方法。

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    CNN输出大小公式 | PyTorch系列（二十）

    我们将再次将这个张量传递给网络，但是这次我们将使用调试器逐步执行forward()方法。这将允许我们在进行变换时检查我们的张量。...最大池化操作 池化操作通过从张量中的每个2x2位置提取最大值来进一步减小张量的形状。...这样可以将高度和宽度尺寸减少四倍。 relu激活功能操作将所有负值映射为0。 这意味着张量中的所有值现在都为正。 最大池化操作从由卷积创建的六个特征图的每个2x2部分中提取最大值。...正如我们过去所看到的，这种特殊的重构称为 展平张量。展平操作将所有张量元素置于一个维中。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。

    1.6K20

    PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

    使用网络的层属性以及nn.functional API操作来定义网络的前向传递 训练模型 分析模型的结果 回顾一下网络 目前，我们知道forward()方法接受张量作为输入，然后返回张量作为输出。...现在，返回的张量与传递的张量相同。 但是，在构建实现之后，返回的张量将是网络的输出。 这意味着forward 方法实现将使用我们在构造函数内部定义的所有层。这样，前向方法显式定义了网络的转换。...为了执行卷积运算，我们将张量传递给第一卷积层self.conv1的forward 方法。...然后将第一个卷积层的输出张量 t 传递到下一个卷积层，除了我们调用self.conv2（）而不是self.conv1（）以外，其他卷积层均相同。...当我们将张量传递到输出层时，结果将是预测张量。由于我们的数据具有十个预测类别，因此我们知道我们的输出张量将具有十个元素。

    4.2K50

    关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

    文 |AI_study 欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。 ?...张量的操作类型 在我们开始具体的张量运算之前，让我们先快速地看一下主要的运算种类，包括我们将要讨论的运算。...., 3.] ] ]) 在本例中，我们将阶增加到3，因此我们没有了行和列的概念。然而，形状分量(2,2,3)的乘积仍然必须等于原始张量中的元素个数(12)。...通过Squeezing 和Unsqueezing 改变形状 下一种改变张量形状的方法是 squeezing 和 unsqueezing squeezing（压缩）一个张量可以去掉长度为1的维度或轴。...由于参数 t 可以是任何张量，我们将 -1作为第二个参数传递给reshape() 函数。在PyTorch中，-1表示reshape()函数根据张量中包含的元素数量计算出该值。

    5.1K20

    显存不够，框架来凑：两行代码显存翻倍，2080Ti也能当V100来用

    通过两行代码，框架可以全自动地完成显存优化，将所有优化逻辑与复杂的工程实现都隐藏在 MegEngine 内部。 如上图所示，在动态计算图中导入 DTR 显存优化模块，并配置显存释放阈值为 5GB。...如果模型比较大，中间计算结果将占据最主要的显存。 如上图所示，在前向传播中（第一行从左到右），蓝色圆圈表示模型的中间计算结果开始占用显存。...一直到前向传播完成，第一行完全变为蓝色圆圈，前面计算所占用的显存都不能释放。 等到反向传播开始（第二行从右到左），随着梯度的计算与完成应用，前向传播保留在显存中的张量才可以释放。...在黄框计算 c=a+b 时，显存还能保留张量 c，然而在下一步绿框计算 d=a*b 时只能先释放 c 才能保存 d。 不巧的是，下一步灰框需要获取黄框的计算结果，然而为了节省显存，c 已经被释放了。...所有这些复杂的工程化的操作与运算逻辑都隐藏在了 MegEngine C++ 底层。 Python 代码会翻译成 C++ 底层实现，C++ 代码会通过指针管理显卡内存中真正的张量（右图绿色部分）。

    85210

    深度学习基础：1.张量的基本操作

    3, 3) t2 tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) t2[0, ::2] # 表示索引第一行...三维张量索引  在二维张量索引的基础上，三维张量拥有三个索引的维度。我们将三维张量视作矩阵组成的序列，则在实际索引过程中拥有三个维度，分别是索引矩阵、索引矩阵的行、索引矩阵的列。...堆叠函数：stack  和拼接不同，堆叠不是将元素拆分重装，而是简单的将各参与堆叠的对象分装到一个更高维度的张量里，参与堆叠的张量必须形状完全相同。...(t) 返回张量最大值 torch.argmax(t) 返回张量最大值索引 torch.min(t) 返回张量最小值 torch.argmin(t) 返回张量最小值索引 torch.median(t)...A = U\sum V^{T} A=U∑VT 其中U、V是两个正交矩阵，其中的每一行

    5K20

    PyTorch入门笔记-索引和切片

    >>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度： 第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...； 第二个维度，在 2D 张量中称为列维度； a[0]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）；a[0][1]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）以及在列维度上取索引号为...1 的元素（第二列），获取行维度和列维度上的元素集合的交集（位于第一行第二列上的元素集合）即为最终的索引结果。...等价 a[0] 和 a[1]，相当于索引张量的第一行和第二行元素； a[[0, 1, 1, 2]] 等价 a[0, 1] 和 a[1, 2]，相当于索引张量的第一行的第二列和第二行的第三列元素； a[[...1, 0, 2, 0]] 等价 a[1, 0] 和 a[0, 0] 和 a[2, 0]，相当于索引张量的第二行第一列的元素、张量第一行和第一列的元素以及张量第三行和第一列的元素； References：

    3.5K20

    一个快速构造GAN的教程：如何用pytorch构造DCGAN

    Generator.forward 这就是我们的生成器从随机噪声中生成样本的方法。输入张量被传递给第一个模块，输出被传递给下一个模块，输出被传递给下一个模块，以此类推。...这是相当直接的，但我想提请您注意两个有趣的特点: 注意这一行intermediate = intermediate.view((-1, 256, 7, 7))。...其他简单的PyTorch操作也可以在前传过程中应用，比如将一个张量乘以2,PyTorch不会眨眼睛。 注意forward方法中的if语句。...使用item方法很重要，这样我们将返回一个浮点数而不是一个PyTorch张量。如果我们返回了张量，Python垃圾收集器将无法清理底层的计算图，我们将很快耗尽内存。...loss_real为真实样本的鉴别器损失(附加其计算图)，loss_fake为虚假样本的鉴别器损失(及计算图)。PyTorch能够使用+运算符将这些图形组合成一个计算图形。

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