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带核转储的TPU中止的训练模型
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我正在尝试对T5X进行Winograd模式挑战方面的培训。运行培训脚本时，会收到以下错误。
2022-08-21 17:27:01.141608: F .
浏览 14提问于2022-08-21得票数 0
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def setup_seed(seed): random.seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = True
我在运行代码时设置了随机种子，但是我无法获得固定的结果。此外，我在代码中使用了批处理规范。在评估和测试时，我已经设置了model.
浏览 4提问于2020-08-21得票数 2
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据我所知，目前已经有各种实现方式和神经网络框架，它们有不同的实现方式，如直接卷积、展开卷积(im2col)、基于快速傅立叶变换或Winograd，但我的主要关注点是在嵌入式设备的性能约束下执行CNN。
浏览 19提问于2019-02-27得票数 1
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dalvik.system.NativeStart.main(Native Method)W/ActivityManager( 229): Activity pause timeout for ActivityRecord{4188fd40 com.winograd.mp3remoteInputConnection
W/Activity
浏览 2提问于2012-06-22得票数 0
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计算矩阵行列式的最快算法？
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这个 (见第113-114页)和这个 (参见第198页)表示，存在一个在O(n^2.376)中运行的算法，因为它是基于Coppersmith Winograd的矩阵乘法算法。
浏览 5提问于2014-11-18得票数 13
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测试算法与其他流行的方法(im2col+gemm，FFT，Winograd.)我们在我们的开发环境中下载Pytorch，并在本地编译了它的C++ API。
浏览 2提问于2020-12-31得票数 1
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由于“我们”简单的O(n^3)乘法方法在目标平台上的执行速度比Eigen 3快，因为我需要数值稳定性，并且矩阵不是很大，我猜Strassen算法以及Coppersmith-Winograd算法不是我想要的
浏览 2提问于2011-12-15得票数 7
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LU分解N^3
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假设我有一个正方形的N×N对称实矩阵A，我想要计算A的LU分解，它的复杂度(例如O(N^2)，O(N^3)等).做这件事的最佳算法
浏览 2提问于2014-01-10得票数 0
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我在efficientnet上阅读代码时，被它的巧妙想法所震惊。但我不太明白它是如何调整频道数量的。 new_filters = int(filters + depth_divisor / 2) // depth_divisor * depth_divisor # Make sure that round
浏览 2提问于2020-03-08得票数 1
os.environ['TF_SYNC_ON_FINISH'] = '0'
# Session
浏览 12提问于2018-07-28得票数 4
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但似乎需要一种更有效的算法，因为Coppersmith Winograd意味着一个很大的常数因子。你还有别的主意吗？它可能是数论，也可能是除法和征服问题。
浏览 11提问于2010-10-29得票数 3
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我在Haskell上实现了Winograd算法，由于严格的计算，我试图加快算法的速度。在这一点上我成功了，但我完全不明白为什么，加上严格，它开始更快地工作。
浏览 8提问于2018-02-10得票数 2
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我使用微软的同态加密库印章来计算两个密文向量的点积。我发现，当密文向量的大小为600时，大约需要12秒。我不知道是否有办法提高我的代码的效率，或者这是同态加密计算速度的上限吗？ ...size_t poly_modulus_degree = 8192;parms.set_coeff_modulus(CoeffModulus::BFVDefault(poly_modulus_degree));
p
浏览 21提问于2019-12-20得票数 0
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的文档声明：
from timeit import timeit
import numpy as npfrom
浏览 8提问于2022-05-11得票数 3
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矩阵乘法的CPU时间
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我们天真地期望time_k =k time_1，使用更快的矩阵乘法算法(Strassen算法，Coppersmith Winograd算法)，time_k可以小于k time_1，但是这些算法的复杂度仍然比我在实践中观察到的要大很多
浏览 1提问于2019-03-19得票数 2
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图上的困惑
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给定一个无向图G=(V，E)，每个节点i与对象的'Ci‘数相关联。在每一步中，对于每个节点i，Ci对象在I的邻居之间被平均分配。经过K步，输出对象最多的前五个节点的对象数。B的对象被A和C平分。一些约束：|V|<10^5，|E|<2*10^5，K<10^7，Ci<1000
浏览 3提问于2012-10-14得票数 1
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我希望在TensorFlow中实现一个类似于2D卷积的操作。根据我的理解，实现卷积最常见的方法是首先对图像应用im2col操作(参见 --分段“作为矩阵乘法的实现”)--将图像转换为具有单独“块”的图像的2D矩阵，将内核作为扁平列应用于其中。
..。例如，如果输入为227x227x3 (格式为高度x宽度x n_channels)，并且要与步长为4的11x11x3滤波器合并，那么我们将在输入中取11x11x3像素块，并将每个块拉伸成大小为11*11*3 = 363的列矢量。在4步长的输入中迭代这一过程，得到(227-11
浏览 0提问于2017-08-07得票数 12
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