_ #define MXNET_OPERATOR_BATCH_NORM_INL_H_ #include // mxnet的日志头文件....#include // 关联式容器, 元素的值与某个特定的键相关联, 而并非通过元素在数组中的位置类获取. #include // 向量容器....定义如下: mshadow::Tensor mxnet::TBlob::get_with_shape(const mshadow::Shape & shape...DType> mxnet::TBlob::get(mshadow::Stream *stream = NULL)const. */ }// if else语句执行的结果是类似的,...用来获取Tensor所需的空间.
view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。...，当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图，而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。
我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。 图片批次（Image Batches） 这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。
形状操作如重塑、转置等，能够灵活调整张量的维度，确保数据符合算法或网络层的输入要求，从而优化计算效率和性能。 在学习张量三大操作之前，我们先来简单熟悉一下张量的类型转换。 1....张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...张量形状操作 在我们后面搭建网络模型时，数据都是基于张量形式的表示，网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接...transpose 函数可以实现交换张量形状的指定维度, 例如: 一个张量的形状为 (2, 3, 4) 可以通过 transpose 函数把 3 和 4 进行交换, 将张量的形状变为 (2, 4, 3...view 函数也可以用于修改张量的形状，但是其用法比较局限，只能用于存储在整块内存中的张量。
阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...首先引入张量的阶。 ---- 张量的阶（Rank）、轴（Axis）和形状（Shape） 张量的阶 张量的阶是指张量中的维数。假设我们有一个二阶张量。...张量的形状 张量的形状由每个轴的长度决定，所以如果我们知道给定张量的形状，那么我们就知道每个轴的长度，这就告诉我们每个轴上有多少索引可用。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...张量的形状很重要 张量的形状很重要，有几个原因。第一个原因是形状允许我们在概念上思考，甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象，形状给了我们一些具体的思考。 形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。
本帖目录如下： 目录 第一章 - 线性代数的张量 第二章 - 编程语言的张量 2.1 Python 2.2 TensorFlow 2.3 MXNet 2.4 PyTorch...上面也讲过，张量就是多维数组，不像 Keras 直接用 Python 的 numpy，其他深度学习框架对张量或多维数组稍微做了些改变，比如： Tensorflow 里用 tf.Tensor MXNet...X3 像不像一个数目已知的黑白照片的数据集？X4 像不像一个数目未知的彩色照片的数据集？ 2.3 MXNet 首先从 mxnet 导⼊ ndarray 模块。...这里的 nd 是 ndarray 的缩写形式。 from mxnet import nd 下面是用 mxnet 的 ndarray 来定义 0 到 4 维的张量。...需要注意的是在 python 里是按行来获取元素来排列的 (Matlab 是按列来获取)。
本文相关代码: parsingNDArray 要想弄清楚MXNet 是如何解析参数文件，并从中提取预训练好的权值，首先第一步要看 MXNet Python端是如何是调用C接口来完成读取NDArray...这部分代码见源码 python/mxnet/ndarray/utils.py 第149行： def load(fname): """Loads an array from file....= ret->ret_vec_str; { std::unique_ptr fi(dmlc::Stream::Create(fname, "r")); mxnet...::mshadow_sizeof(load_data.type_flag_); nread = type_size * load_data.Size(); if (strm->Read...#else *this = std::move(temp); return true; #endif } } 这里首先，读出一个 magic number ，如果用 V1.0 之后的MXNet
import nd """ 创建NDArray """ # 创建行向量 rowX = nd.arange(12) print(rowX) # 获取NDArray实例形状 shapeOfRowX...= rowX.shape print(shapeOfRowX) # 获取NDArray实例元素总数 numOfElement = rowX.size print(numOfElement) # 改变行向量形状...newRowX = rowX.reshape((3,4)) print(newRowX) # 创建元素全为0的张量 tensor0 = nd.zeros((2, 3, 4)) print(tensor0...) # 创建元素均为1的张量 tensor1 = nd.ones((3, 4)) print(tensor1) # 通过list指定要创建的NDArray中每个元素的值 tensorY = nd.array...# 张量变换为Python中的标量 print(newRowX.norm().asscalar()) # print(nd.norm(newRowX).asscalar()) """ 对形状不同的
创建NDArray 1.1 模块导入： from mxnet import nd 1.2 创建行向量： x = nd.arange() ● 示例： 1.3 获取NDArray实例的形状 x.shape...● 示例： 1.4 获取NDArray实例中元素（element）的总数： x.size ● 示例： 1.5 改变NDArray示例的形状： X = x.reshape() ● 示例：...除了形状改变之外，X中的元素保持不变。 1.6 创建张量： 1.6.1 创建各元素为0的张量 nd.zeros() ● 示例： 我们创建⼀个各元素为0，形状为(2, 3, 4)的张量。...实际上，之前创建的向量和矩阵都是特殊的张量。...1.6.2创建各元素为1的张量 nd.ones() ● 示例： 1.7 通过Python的列表(list)指定需要创建的NDArray中每个元素的值 Y = nd.array() ● 示例：
MXnet的一些疑问。...其它社区如Theano和Torch的推进速度和MX差不多，不过积累时间比较久一些。 MX本身采取的方法是更加开放，增加可扩展性。MXNet的operator不仅仅局限于MShadow。...MShadow只是提供了一个方便的模板，完全可以使用C, C++, CUDA等去实现。同时支持直接采用numpy来写各种operator。...另外，目前的mxnet已经做到完全和Torch兼容，以调用所有Torch的Module和Operator （ mxnet/example/torch at master · dmlc/mxnet · GitHub...技术之外，再说一下关于MXnet的维护和贡献 MXNet的用户并不仅仅只是几个中国学生，它的主要贡献者列表长达100人 Contributors to dmlc/mxnet · GitHub 成员数超过了
通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。...无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...x.numel() 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。例如，可以把张量x从形状为(12,)的行向量转换为形状为(3,4)的矩阵。...这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状发生了改变，但其元素值并没有变。注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。...对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。
改变Tensor的形状有时候我们需要改变一个tensor的形状。...b = a.view(1, -1)# 改变形状为两行3列的矩阵c = a.view(2, 3)# 改变形状为一维的向量d = a.view(-1)5....TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，也提供了类似的Tensor对象用于进行张量运算。...MXNet：MXNet是另一个深度学习框架，同样提供了类似的ndarray对象，用于进行张量计算。...MXNet具有较好的跨平台支持和可扩展性，与Torch Tensor相比，MXNet对于大规模分布式训练和推理有一些优势。 这些库都有各自的优势和适用场景，选择合适的库取决于具体的需求和项目要求。
MXNet名字源于”Mix and Maximize”。MXnet 的目标就是希望把 cxxnet 这样强调性能静态优化的 C++ 库和灵活的 NDArray 有机结合在一起。...不同的编程模型有各自的优势，以往的深度学习库往往着重于灵活性，或者性能。MXNet 通过融合的方式把各种编程模型整合在一起，并且通过统一的轻量级运行引擎进行执行调度。...弹性灵活 在 MShadow C++ 表达式模板的基础上，符号计算和 ndarray 使在 Python 等高级语言内编写优化算法，损失函数和其他深度学习组件并高效无缝支持 CPU/GPU 成为可能。...MXnet的安装 推荐已编译的方式安装 MXnet，安装的过程分为2步3： 从 C++ 源码编译共享库（libmxnet.so for linux，libmxnet.dylib for osx，libmxnet.dll...MXnet基本概念和操作 NDArray 多维的数据结构，提供在 cpu 或者 gpu 上进行矩阵运算和张量计算，能够自动并行计算 NDArray 是 MXnet 中最底层的计算单元，与 numpy.ndarray
今天凌晨，亚马逊宣布了MXNet新版本，在这个版本中，MXNet添加了两个重要新特性： 支持英伟达Volta GPU，大幅减少用户训练和推理神经网络模型的时间。...每个张量核都执行下图所示的D=AxB+C运算，其中A和B是半精确的矩阵，C和D可以是半或单精度矩阵，从而进行混合精度训练。 ?...新混合精度训练可在不降低准确性的情况下实现最佳训练性能，神经网络中大部分层精度为FP16，且只在必要时用更高精度的数据类型。 MXNet利用Volta张量核使用户轻松用FP16训练模型。...支持稀疏张量 MXNet v0.12增加了对稀疏张量的支持，来有效存储和计算大多数元素为0的张量。...为了解决这些问题，MXNet开始支持稀疏张量，让用户在保持存储和计算效率的方式下执行稀疏矩阵操作，更快地训练深度学习模型。
该数据形状为 (21000, 21)。传统机器学习的线性回归可以来预测房价。 2 维张量的数据表示图如下： ?...一组黑白照片可存成形状为 (样本数，宽，高，1) 的 4 维张量 一组彩色照片可存成形状为 (样本数，宽，高，3) 的 4 维张量 ? 通常 0 代表黑色，255 代表白色。...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...我们可以用 model.layers[n].name 来获取第 n 层的名称。
形状大小与贡献者数量成正比 以下为 2018 年排名前 15 的 Python 库（数据截止 2018 年 12 月 16 日）： 1 TensorFlow（贡献者：1757，贡献：25756，Stars...图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。...GPU 加速度的张量计算（如 NumPy） 基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络 你可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch...GitHub 地址： https://github.com/scipy/scipy 9 Apache MXNet（贡献者：653，贡献：9060，Stars：15812） “Apache MXNet（孵化...MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。”
接下来给出用于获得真实数据目标和伪数据目标的函数，这与前面讨论的最小化或最大化概率的概念基本一致。 实际数据生成器返回一个张量为 1s 的张量，该张量是我们作为输入传递的形状。...前五行显示参数和输入张量，并为每一个标记一个名称。 例如，整个网络将输入张量定为input.i，它是形状为1 x 10的浮点张量。然后，它显示了我们第一层和第二层的权重和偏差张量。...例如，以%5作为标识符的线对aten::t(%weight.i)表示的第一层的权重进行转置，从而输出形状为10 x 100的浮点张量。...保存模型的另一个选项是VALUES，当您要保存更大的数组时，它不是很有用。 我们还必须传递数据类型和输入张量的形状。 做张量集时，我们应该考虑的一件事是数据类型和形状。...MODELRUN命令将输出保存到OUTPUTS下提到的键，然后AI.TENSORGET可以读取。 在这里，我们像保存了一样将张量读为BLOB。 张量命令为我们提供类型，形状和自身的缓冲。
DGL为Amazon发布的图神经网络开源库(github)。支持tensorflow, pytorch, mxnet。...vsG.add_nodes(n) 添加n个点G.add_edge(u, v)添加边u->vG.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s]节点和边都可以具有特征数据，存储为键值对，键是可选的，...值必须是张量G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据，名称为xG.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5) 不同名称的特征数据可以有不同形状...：汇总边信息，更新点信息（涉及聚合函数，更新函数聚合函数: 节点有属性mailbox访问节点收到的信息，并进行聚合操作(min, max, sum等)更新函数: 用聚合函数的结果对原特征进行更新高级APIupdate_all...: 接受一个消息函数，一个聚合函数，一个更新函数高效的消息传递代码实现细节避免消耗大量内存: 大矩阵乘法分拆在图的一部分上进行消息传递：用想囊括的节点创建一个子图顶层提供对不同业务抽象Backend层:
- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...- 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...MXNet: MXNet 是一个灵活高效的深度学习框架，由 Amazon Web Services（AWS）支持，支持多种语言接口（包括Python）。...MXNet 特别强调效率和可移植性，能够在各种硬件上运行，包括CPU、GPU和Apache Spark集群。 6.
当使用Horovod运行MXNet进行多gpu和多节点培训时，MXNet运行时将自动应用此优化。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...这消除了本机MXNet分布式kvstore方法的性能瓶颈。 我们目前正在将我们的改进合并到上游的MXNet和Horovod存储库中，以便他们的用户社区能够从这些改进中受益。...提高Volta张量核性能的一个关键是减少训练模型时所需的张量置换的数量，如前一篇博文所述。张量核卷积的自然张量数据布局是NHWC布局。...在cuDNN的最后几个版本中，我们还为一系列内存绑定操作(如添加张量、op张量、激活、平均池和批处理规范化)添加了操作NHWC数据布局的高度优化的内核。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
