参考链接： Java中的循环 很多初学者到for循环这里就学不会了，今天，我来讲解一下for循环以及嵌套循环，还有中断。...单层for循环语句： for(赋值条件; 判断条件; 赋值增减量){ 语句1； ...... 语句n； } 若在循环主体中要处理的语句只有一个，可以将大括号省去。...当i为1时，符合外层for循环的判断条件（i循环主体，由于是第一次进入内层循环，所以j的初值为1，符合内层for循环的判断条件值(j循环主体，输出i*j的值(1...此时，i会+1成为2，符合外层for循环的判断条件，继续执行内层for循环主体，知道i的值大于9时离开嵌套循环。...循环的中断： break语句 可强迫中断循环，当程序执行到break语句时，即会离开循环，继续执行循环外的下一个语句，如果break语句出现在嵌套循环中的内层循环，则break语句只会跳出当前循环。
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...循环重新实现这个函数的方法: picked_manual = torch.zeros_like(picked) for i in range(batch_size): for j in range...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。
在 Python 中，嵌套循环可能会导致代码运行速度较慢，尤其是当数据量较大时。以下是加速嵌套循环的三种常用方法，以及具体实现方式。...1、问题背景在某些情况下，Python中的嵌套循环可能会非常慢，尤其是在处理大量数据时。这可能是由于多种原因造成的，包括：不必要的循环嵌套： 有时，嵌套循环是必要的，但有时它们并不是。...2、解决方案解决Python中嵌套循环慢的问题有几种方法：减少循环嵌套： 减少循环嵌套最简单的方法是使用更有效的数据结构。...例如，如果您有一个循环遍历一个列表，并且您在循环内部执行大量操作，那么您可以使用切片操作符来缩小循环范围，以便仅遍历列表中需要处理的元素。使用更快的算法： 有时，您可以使用更快的算法来代替嵌套循环。...例如，如果您需要查找列表中的最大值，那么您可以使用内置的max()函数来代替嵌套循环。
(一) 概念 我们来思考一个问题，我们看下如果是以下的公式，A1和A2返回什么值？ ? 在这种情况下，如果不设定一个循环结束条件，则不会进行计算，返回都是0 ?...会显示一个循环关系的箭头，我想这个概念应该比较好理解。当然我们也可以对循环依赖进行计算，可以参考Excel的里面的功能。 (二) Power Pivot中的循环依赖 ?...这样的公式我们很好理解，没什么特别的。但是如果我们继续在旁边添加1列同样的公式，则会出现循环依赖的提醒。 ? 这个是为什么呢？...同样的公式为什么前面一个正常，后面再写一次的话就会被认定为认定为循环依赖呢？ 这个是因为在表里没有没有定义唯一标识符，也就是主键。那如何定义呢？...这样我们就可以消除这个循环依赖的问题了。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
Java中，如何跳出当前的多重嵌套循环？...1.可以使用带标签的break和continue package com.beginmind.javainstancemaster; /** * 带标签的break和continue * @author...并且break和continue至最相近的花括号之间不允许有代码 2.第二种就是让外层循环表达式可以收到内层循环体代码的控制 boolean flag = false; int j; for
如果订单后续有交货，则每个明细下至少有一个计划行，用于指定允许交货的日期和数量及库存管理等信息，这些都是交付的先决条件。...SAP中更改销售订单中明细计划行的操作流程： Winshuttle中更改销售订单中明细计划行的操作流程： 1.登录SAP，输入T-code: VA02开始录制 同上填写销售订单编号之后，与在SAP...中的操作不同的是，需要点击定位按钮定位到明细上，然后点击Schedule lines for item 按钮进入明细计划行。...在创建VA02嵌套循环时，应先创建包含销售订单明细的外循环，再创建明细下计划行的内循环。常用映射方式为拖拽，选中Excel中的表格框，按住并向上方对应行拖拽，即为映射。 3....以上为通过Winshuttle嵌套循环的方式更改明细中Schedule lines的具体操作流程。嵌套循环还可以应用于其他业务场景中，从而提高脚本的灵活性。
一般来说，工作经验满3后，程序员就达到了高级程序员的年限要求，但能力上是否达到？又如何在面试里短短30分钟里验证程序员是否达到高级程序员的水准？...我会那个大家一定用到过的循环语句来作为面试题。 我们可以通过if…else语句来控制顺序的分支结构，可以通过while，do…while和for来编写循环语句，总之它们都可以控制流程。...这里我们来分享下控制流程时的经常会用到的技巧。 我们来通过一个判断是否闰年的LeapYear.java例子来看下if…else语句的常规写法。...我们看到，这个例子中第5第6行的条件语句里，用到了&&和||来进行and和or操作，请大家注意别把这个和&和|混淆，一个&和一个|是位操作（用的地方不多，所以这里不讲），而两个&&和两个||是布尔操作。...原因是，我们在做代码测试时，得完全覆盖条件表达式的各种情况，比如在判断闰年的例子里，我们用的测试案例如下。 1是能被4整除但不能被100整除的年份，比如2016。
这些运算在传统的编译器中难以直接表示和优化。高级 IR 的设计考虑到了这些特点，能够更自然地表示神经网络模型的计算图结构，从而为针对这些模型的优化提供了基础。...这些优化包括常见的优化技术，如常量折叠、死代码消除、循环优化等，以及针对神经网络模型特有的优化策略，如张量融合、内存布局优化等。...基于多面体模型的 IR:多面体模型是一种用于表示循环嵌套的计算结构和数据访问模式的数学模型，它在并行编程和优化领域得到了广泛应用。...基于多面体模型的 IR 将计算过程表示为多维循环的嵌套，同时考虑了数据依赖性和访存模式等方面的信息。...应用多面体模型进行参数调整：多面体模型（Polyhedral model）是一种用于描述嵌套循环的数学模型，在并行编程和优化中得到了广泛应用。
、光泽等更高级的信息，之后再将信息传导至更高级的细胞，形成完整的图像。...在图像中，二维卷积同样有”卷“的过程，对于矩阵的卷，就是将矩阵旋转180°，过程如图所示： 然而在实际处理中，这个旋转的步骤往往被省略，直接演变成了对应点相乘再相加的形式。...编程 在pytorch中，nn.Conv2d这个函数能够实现2维卷积。...) Pytorch中，相关接口为nn.MaxPool和nn.AvgPool 两个接口参数类似，以MaxPool2d为例，有下列一些参数： CLASS torch.nn.MaxPool2d(kernel_size...Dropout Dropout是在神经网络训练时，随机让一些神经元”失活“(权值变0)，有利于防止过拟合，示意图如下： 在Pytorch中，可用nn.Dropout2d(p=0.1)进行调用，这里的
下面的代码是 Transformer 结构对应的动态图示例 PyTorch 代码，Transformer 的 Decoder 结构中通过 for 循环，堆叠 Decoder 模块，最后通过 if 来检查是否需要加入...下面以循环嵌套两个 for 循环代码，使用 TensorFlow 2.X 的 API 为例子：i = tf.constant(0)j = tf.constant(0)a = lambda i: tf.less...执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...具体实现的过程中，计算图对能够表达的控制直接展开，如 for 循环内部的内容，直接展开成带顺序的多个计算子图。
下面的代码是 Transformer 结构对应的动态图示例 PyTorch 代码，Transformer 的 Decoder 结构中通过 for 循环，堆叠 Decoder 模块，最后通过 if 来检查是否需要加入...下面以循环嵌套两个 for 循环代码，使用 TensorFlow 2.X 的 API 为例子：代码语言：txti = tf.constant(0)j = tf.constant(0)a = lambda...执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...具体实现的过程中，计算图对能够表达的控制直接展开，如 for 循环内部的内容，直接展开成带顺序的多个计算子图。
知识延伸 MySQL使用嵌套循环算法或其变种来进行表之间的连接。 在5.5版本之前，MySQL只支持一种表间关联方式，也就是嵌套循环(Nested Loop)。...如果关联的表数据量很大，那么join关联的时间会很长。在5.5版本以后，MySQL引入了BNL算法来优化嵌套循环。...1.嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithm) 一个简单的嵌套循环连接（NLJ）算法从循环中的第一个表中逐行读取一行，将每行传递给处理连接中下一个表的嵌套循环。...由于索引的效率要比逐条循环效率高，所以当使用索引联表时，能大大加快查询速度，但是索引也不是万能的，如果你需要取索引以外的字段，那么依旧需要回到表中查出相应的数据。...3.块嵌套循环连接算法(Block Nested-Loop Join Algorithm) Block Nested-loop Join 块嵌套循环（BNL）连接算法使用在外部循环中读取的行的缓冲来减少必须读取内部循环中的表的次数
在排查所有查询语句效率的过程中 , 发现了join关联表的时候 , 被驱动表没有走索引而是进行的全表扫描 实际的sql语句如下: explain select a.* from audit_rules...rule_id没有索引 增加上索引以后 +----+-------------+-------+------+---------------+-------------+---------+------...idx_rule_id | idx_rule_id | 4 | sinanet.a.id | 1 | Using index | MySQL是只支持一种JOIN算法Nested-Loop Join（嵌套循环链接...） 当关联字段有索引时,走的是Index Nested-Loop Join(索引嵌套链接) 没有索引时会走,Block Nested-Loop Join比Simple Nested-Loop Join多了一个中间...join buffer缓冲处理的过程 没有索引时: ?
在这篇文章中，我们将讨论以下几点: 高级框架代替了自制的训练循环 使用额外的度量（metrics）监控训练的进度 使用 TensorBoard 可视化模型的预测 使用 Dict 作为数据集和模型的返回值...建议1 — 利用 PyTorch 生态中的高级训练框架 从头开始写训练循环的话， PyTorch 提供了极好的灵活性和自由度。理论上，这为编写任何训练逻辑提供了无限的可能性。...实际上，你很少会为训练 CycleGAN、蒸馏 BERT 或者实现3D 目标检测从头开始编写新奇的训练循环。从头开始编写一个完整的训练循环是学习 PyTorch 基础知识的一种极好的方法。...然而，我强烈建议一旦掌握了一些知识，就切换到高级框架。有很多选择: Catalyst，PyTorch-Lightning，Fast.AI，Ignite 等等。...高级库通过以下方式节省你的时间: 提供经过良好测试的训练循环 支持配置文件 支持多 GPU 和分布式训练 检查点/实验的管理 自动记录训练进度 从这些高级库中获得最大价值需要一些时间。
，执行中脱离前端高级语言环境，由运行时 Runtime 按照静态图逻辑执行。...追踪模式基于追踪（Tracing Base）的方式会直接执行用户代码，记录下算子调用序列，将算子调用序列保存为静态图模型，在后续编译、运行时的执行过程中中脱离前端高级编程语言 Python 环境，最后交由框架后端的运行时按照静态图调度与执行...在后续的调用中，因为静态模型已经生成无法再次改变，除非重新生成计算图，若计算过程中数据流向缺失分支会导致模型运行错误。同样的，依赖于中间数据结果的循环控制也无法追踪到全部的迭代状态。...比如循环 while、Loop、for，对于 Tracing 的方式来说就是展开循环体，但是有些情况下循环体无法有效展开，如循环条件根据训练的收敛情况/算子的执行结果而改变等。...PyTorch Dynamo 特性属于基于源码转换，不过转换层不再是对 PyThon 的语言进行转换，而是在 PyThon 的解释器中尽心转换成自定义的 FX Graph，从而更好地复用宿主语言的高级特性
join 主要有Nested Loop、Hash Join、Merge Join这三种方式，我们这里只讲最普遍的，也是最好的理解的Nested Loop，Nested Loop 翻译过来就是嵌套循环的意思...，那什么又是嵌套循环呢？...嵌套大家应该都能理解，就是一层套一层；那循环呢，你可以理解成是 for 循环。...，有了索引以后可以减少匹配次数，匹配次数减少了就可以提高查询的效率了。...为什么会有了索引以后可以减少查询的次数呢？这个其实就涉及到数据结构里面的一些知识了，给大家举个例子就清楚了。 ? 上图中左边就是普通列的存储方式，右边是树结构索引，什么是树结构呢？
Cutlass在PyTorch生态中的应用 在PyTorch中作为Inductor后端 AItemplate和Xformer使用Cutlass特性 PyTorch geometric应用Cutlass做...} // tiled_mma_k } // k_tile mainloop } // cluster_m } // cluster_n CUTLASS使用以下组件来表示上述循环嵌套...这里的“主循环”指的是在伪代码中靠近本文顶部的“cluster tile k”循环。算法可能需要对多个块进行循环的情况会在这里发生。...可以通过新的Cutlass emit PyTorch方法来实现。右侧您将看到可以使用Python接口声明PyTorch中的group gemm并给出PyTorch CUDA扩展。...OpenAI Triton是一个令人兴奋的新的类似于Python的编程语言，供用户开发在Python中针对NVIDIA TensorCores的内核。这样一来，开发者可以专注于更高级别的逻辑。
AI 编译器分为多层架构，最顶层由各种 AI 训练框架编写的神经网络模型架构，一般由 Python 编写，常见的 AI 训练框架有 PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等。...前端优化主要的计算图优化包括图算融合、数据排布转换、内存优化、死代码消除，这些优化是硬件无关的通用优化。...前端优化：针对计算图整体拓扑结构优化，不关心算子的具体实现。主要优化流程为对算子节点进行融合、消除、化简，使得计算图的计算和存储开销最小。...后端优化流程后端优化的流程一般分为三步：生成低级 IR：将高级或计算图级别 IR（Graph IR）转换为低级 IR（Tensor IR）。...Polyhedral：Polyhedral 方法是一种基于数学多面体理论的编译优化方法，用于描述循环嵌套的迭代空间和数据依赖关系，并生成高效的循环 kernel 代码。
问题就是现在tf2没人用啊，也不是不好用，就是你有的pytorch也有，pytorch用得已经好好的了为啥还要换呢？...而且本身PyTorch自带的DDP也不差。...叶小飞（北美奔驰研究院 高级深度学习工程师）回答： 先说结论，2021年学术圈 Pytorch会继续称霸天下，而Tensorflow引以为傲的工业界地位会进一步衰退，Pytorch会借助ONNX所带来的落地能力在工业界逐渐抢走主导地位...我18年中旬的时候用的是tensorflow1.x落地了手机端项目（用的是tf->snpe)， 那个时候pytorch在落地上的支持还不够好，很多layer不支持，customization也比较复杂，...等到了20年初我落地项目的时候，pytorch良好的生态环境促进了它在移动端落地的进展，我们组全部改用pytorch，放弃了tf 1.x , 落地选择了pytorch->ONNX->tensorRT,
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