00.写在之前 「代码优化」应该是我们时刻记在心里的一件事情，从一开始就建立一种正确的编程观念，养成一种好的编程习惯，避免一些低效弱智的做法。...虽然现在计算机越来越快，内存越来越大，很多人会觉得一顿操作猛如虎之后可能才优化了 1 s，实在太微不足道了，但是可别忘了，你以后编的程序可不是给你一个人用的，可能是服务器程序，你这个慢 1 s，一天来个百万次千万次的请求...尤其是在「循环」上，我们更要注意，因为很多时候问题就是出现在循环上。关于如何在循环上考虑优化代码，就是下面我要介绍的内容。...01.循环代码优化 技巧 1：减少循环内部不必要的计算 什么算是不必要的计算，就是指那些无论放在循环里面还是放在循环外面都不会改变程序运行结果，对于这样的能放到循环外面的一定要放到循环外面。...，输出的结果如下所示： after 耗时 1.914416790008545 相比较可以发现，同样一个结果的代码，只是一个简单的变化，代码的效率就提高了 20%。
一言以蔽之：尽量在循环中减少操作。 循环里的操作有哪些？...实例化、调用方法、运算 举例一： int i; int j; int k; //将i j k 放在循环外，减少循环变量实例化次数...for (k = 0; k < 1000; k++) int ret = (i+j+k)*a*b; //可以将a*b放在循环外操作...size = s.size();//将对象方法放在循环外 for (i = 0; i <size ; i++) ......
，一个是大数据使用的包，随着python的不断丰富，这两个包越来越完善，今天我们先了解一下for循环的优化方法： for循环 ?...我们暂且忽略最新函数在上面这段代码中的应用以及报错，单纯看循环的结构，你感觉这段代码怎么样呢？...1）上面的两种运算模式会在整个运算过程占据大量内存，一个不小心就会内存爆炸，而且影响其他应用（上面的两段代码中第二个更消耗内存）。...2）运算过程中多出了两个变量：data1，data2，这两个变量的目的就是暂时缓存阶段性的运算结果，便于拆解循环，空间上增加了两个变量。 “空间换时间”由此而得名。...需要提醒大家的是：for循环的优化需要转变固有的思想，引入新的数据结构和思路。
浮点数的加法运算（不要问哥为啥只讲加法～）分为下面几个步骤： 对阶 位数求和 规格化 舍入 校验判断 因此总结以下几个方法： 1、1维数组比2维数组好 2、可以把小数转换为整数的乘除，乘法比除法快...3、乘除可以使用移位运算，但前提是2的N次方。...同样，如果不是，可以进行通分转换为2的N次方，再进行近似计算 4、数组查表更加快 5、32位可是使用2给ALU，for循环中跨度为2，循环中做2次计算代替逐个计算 如下所示， for (size_t
本文聚焦代码和设计两个方面，从CPU硬件到JVM容器，从缓存设计到数据预处理，全面的展现了性能优化的实施方向和落地细节，希望能启发您的思考，为您带来帮助。...因为不可重写，所以在编译器优化时可以将它们的代码嵌入到调用它们的代码中，从而避免函数调用的开销。使用final修饰符可以在一定程度上提高程序的性能，但同时也减弱了代码的可扩展性。...其底层原理涉及到操作系统的多线程、事件循环、任务队列以及回调函数等关键技术，除此之外，异步的思想在应用架构设计方面也有广泛的应用。...，本文聚焦代码和设计两个方面，从CPU硬件到JVM容器，从缓存设计到数据预处理，全面的展现了性能优化的实施方向和落地细节。...阐述的过程没有追求各个方向的面面俱到，但都给到了一些场景化案例，来辅助理解和思考，起到抛砖引玉的效果。最后，希望本文能够为你带来思考和帮助。
如果没有发现循环，它则需要运行时系统的额外帮助。 辅助变量的其他用途。...非元素级别（Non-elementwise）优化器。对于某些优化器，权重更新计算可能包括非元素级别操作。例如，一些优化器使用权重范数或均方根，这涉及到reduce运算符。...此外，我们只选择那些可以有效地融合（fuse）到周围运算符的重新格式化运算符。例如，pad操作符应该融合到动态切片（dynamic-slice）中，这样它就不会访问完整形状的整个内存缓冲区。...在训练循环的帮助下，我们通常只需要在循环内放置一个 all-gather。 4.2.1 循环外放置 原小标题为：Out-of-loop all-gather placement。...小型通信运算符的批处理由编译器过程自动完成。 至此，两篇论文介绍完毕，下一篇开始进行代码解析。 0xFF 参考 https://tensorflow.google.cn/xla?
通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...相比起现有的非优化软件包，该系统可实现 100 倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。 该系统的名字叫 Taco，即 “张量代数编译器” 的缩写。...许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...“从展示的结果看，由编译器自动生成的代码与手动编写的代码效果相当甚至更好，这是最近在编译器优化领域最令人振奋的进步之一。
Theano将计算机代数系统（CAS）的各个方面与优化编译器的各个方面相结合。它还可以为许多数学运算生成定制的C代码。...） 使用内存别名来避免计算 使用就地操作，无论它涉不涉及到别名 元素子表达式的循环融合 数值稳定性的改进（例如和） 完整列表请参阅优化 Theano是在LISA实验室编写的，以支持高效机器学习算法的快速开发...Theano比Sympy更注重张量表达，并有更多的机制进行编译。Sympy具有更复杂的代数规则，可以处理更多种类的数学运算（如序列，极限和积分）。...这也应该能帮助你理解Theano与其他计算工具的关系。...支持张量和稀疏运算 支持线性代数运算 图变换 微分/高阶微分 ‘R’和’L’微分运算符 速度/内存优化 数值稳定性优化 可以使用多种编译语言、指令集：C/C++、CUDA、OpenCL、PTX、CAL
Halide 使用类似的高级函数式语法描述图像处理流程，接着在独立的代码块中，将其明确调度到硬件上，详细说明操作是如何被平铺、矢量化、并行化和融合的。...我们也发现了使语言更加简洁的方法，而无需为缩减运算指定循环边界。 细节 ?...该编译可对一般的运算符混合、快速局部内存、快速缩减和 JIT 专业化进行优化。...在 CUDA 层级，它结合了仿射循环转换、fusion/fission 和自动并行化，且能同时确保数据正确地流经内存层级。 图中的数字表示最初计算张量元素的顺序，箭头表示它们之间的依赖关系。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.04730 摘要：卷积和循环模型的深度学习网络已经相当普及，可以分析大量的音频、图像、文本和图表数据，并应用于自动翻译、语音到文本转换、场景理解
正如 TensorFlow 官网上提及的，「一个计算图是被组织到图节点上的一系列 TensorFlow 运算」。 首先，什么是节点和运算？最好的解释方式是，举个例子。...每个节点称为 op，即 operation（运算）的缩写。因此每个节点代表一个运算，可能是张量运算或生成张量的操作。每个节点以零或更多张量为输入，并生成一个张量作为输出。...简言之，编写的代码只生成仅仅用来确定张量的预期大小以及对它们执行的运算的图。但是，它不会为任何张量赋值。 因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。...如前所述，你创建了一个由一系列运算构成的模型，馈送数据到模型上，张量将在运算之间流动，直到得到了输出张量，即你的结果。...完全配置好后，TensorBoard 窗口将呈现与下图类似的画面： TensorBoard 的创建是为了帮助你了解模型中张量的流动，以便调试和优化模型。它通常用于两项任务: 1.
通过扩展维度，我们可以将单张图像转换为批次大小为1的张量，以符合CNN输入的要求。 希望这个示例能帮助你更好地理解torch.unsqueeze函数在实际应用中的用法。...PyTorch的张量操作与NumPy非常相似，可以方便地进行数学运算、统计分析和形状变换等。动态计算图：PyTorch使用动态计算图来跟踪和自动求导。...模型构建：PyTorch提供了丰富的神经网络模型构建工具，包括各种层、激活函数、损失函数和优化算法等。通过简单的代码编写，可以灵活地构建自己的神经网络模型。...可以定义自定义训练循环，也可以使用内置的训练函数进行训练。模型部署：PyTorch可以将模型导出为ONNX格式，方便在其他平台上进行部署和推理。...GPU加速：PyTorch支持在GPU上进行高效的计算，可以充分利用GPU的并行运算能力，加速训练和推理过程。可以使用.to(device)将模型和张量移动到指定的设备上。
量子化学计算中除了有大量的线性代数矩阵运算，也有一些张量计算。这些常见的张量计算出现在Fock算符构建、DIIS以及能量对坐标的一、二阶导数上。...除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定的量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备的知识。...张量运算的Einstein notation，与numpy实现 在量子化学编程的语义下，我们不必过多的讨论张量是什么的问题，张量就是一个多维数组。...上式是Coulomb对Fock的贡献，它几乎无法转化为矩阵乘法运算，我们只好写循环嵌套，Fock算符的构造比较耗时。Dkl是密度矩阵的矩阵元，(ij|kl)是双电子积分，它是一个四维数组的矩阵元。...写入函数：2*np.einsum('kl,ijkl → ij',D,I) 通常einsum函数是经过不断优化完善的，运算速度快，避免了我们写低效循环嵌套，并且使代码整洁，对于算法检验，非常合适。
一个张量认为是一组向量的集合，从数据结构的角度来理解这个集合等价于一组数值存储在1到多个队列中（张量没办法几句话说得清楚，想要了解去谷哥或者度妞搜索“张量分析”，可以简单想象成一个多维度的数组）。...下面的代码是构建一个 node1 、 node2 进行和运算， node3 代表和运算的模型，构建完毕后使用 sess.run 运行： node3 = tf.add(node1, node2) print...下面的代码中， linear_model - y 创建了一个向量，向量中的每一个值表示对应的错误增量。然后调用 tf.square 对错误增量进行平方运算。...TensorFlow提供了很多优化器来逐渐（迭代或循环）调整每一个参数，最终实现损益值尽可能的小。...虽然进行简单的线性回归计算并不需要用到太多的TensorFlow代码，但是这仅仅是一个用于实例的案例，在实际应用中往往需要编写更多的代码实现复杂的模型匹配运算。
采用 TorchScript 优化运行时间 构建高效的自定义数据加载类 PyTorch 的数值稳定性 因为原文太长所以分为上下两篇文章进行介绍，本文介绍前四点，从基础开始介绍到使用重载的运算符。...，这对于优化神经网络参数的应用非常有帮助。...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。...正因为它是一个非常常用的运算操作，如果过度使用可以导致代码变得低效。 这里给出一个例子来展示它是如何导致代码变得低效的。...一个更好的做法是采用 torch.unbind 运算符在每次循环中将矩阵切片为一个向量的列表，如下所示： z = torch.zeros([10]) for x_i in torch.unbind(x)
通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...相比起现有的非优化软件包，该系统可实现100倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。 该系统的名字叫Taco，即“张量代数编译器”的缩写。...许多张量运算涉及从一个张量与另一个张量相乘的条目，用于处理大型稀疏矩阵的程序可能浪费大量的时间来添加和乘以零。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...“从展示的结果看，由编译器自动生成的代码与手动编写的代码效果相当甚至更好，这是最近在编译器优化领域最令人振奋的进步之一。
在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。...分析——Python 解释器 本文是该教程的第一部分，主要从环境设置和内存分析两个方面探讨Python代码优化的路径。...假设我们的优化只能带来 6% 的加速，那我们怎么能将运行过程中的变化（run to run variation）和你的实现的差异区分开？...这个设置对日常应用来说是很不错的，但却会影响到基准测试的结果。 那么应该给调节器设置什么值呢？...你的代码的运行速度比一般脚本慢 10 到 20 倍。 怎么使用它？你只需要在你需要测量的函数上直接加上 @profile() 即可。让我们看看实际怎么操作！
TensorFlow基础 要想初步学会TensorFlow框架，必须先理解三个概念，张量、计算图、会话。 张量是TensorFlow的数据模型，TensorFlow中所有运算的输入、输出都是张量。...注意，张量本身并不储存任何数据，它知识对运算结果的引用。通过张量，我们可以更好地组织TensorFlow程序。...当所有计算完成之后需要关闭会话来帮助系统回收资源，否则就可能出现资源泄露的问题。...定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。 生成会话(tf.Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法。...注意，类似卷积神经网络只在最后的全连接层使用dropout，循环神经网络一般只在不同层循环体结构之间使用dropout，而不在同一层的循环体结构之间使用。
通过设置运算操作的属性可以让运算操作支持不同的张量（tensor）元素类型，例如让向量加法操作运算只接受浮点类型的张量。...计算图中的一个运算操作可以获得零个或多个张量作为输入，运算后会产生零个或多个张量输出。...这些张量在计算图的边中流动（flow），从一个节点（运算操作）到另一个节点，TensorFlow也因此而得名。...TensorFlow 2.0为了提升易用性做了很多改进，例如对API做了精简，删除了冗余的API，使得API更加一致（例如统一了TensorFlow和tf.keras的循环神经网络和优化器等），以及由静态计算图转变为了动态计算图等...官方提供了一个转换工具，可以用来将1.x版本的代码升级到2.0，其主要的工作其实就是修改这些有变更的API。
（并行外循环，矢量化和展开内循环，这个就对应了GEMM优化中的优化的关键思路）虽然生成了完整的代码，但这个代码的性能是由 Evolutionary Search 来保证的。...这些方法要么需要大量的工程工作来开发特定于平台的优化代码，要么由于搜索空间受限和无效的探索策略而无法找到高性能的程序。 我们提出了Ansor，一个用于深度学习应用的张量化程序生成框架。...此外Ansor可以自动扩展到新运算符，只需要这个运算符的数学定义，无需手动编写模板。 总结一下，这篇论文做出了以下贡献： 一种为计算图生成张量程序的大型空间分层搜索机制。...例如，TVM代码库中包含手工模板的代码已经超过了15000行。随着新算子和新硬件平台的出现，这个数字还在继续增长。此外，开发高质量的模板需要张量运算符和硬件方面的专业知识。...通过自动搜索更好的程序，我们希望 Ansor将帮助缩小不断增长的计算能力需求与有限的硬件性能之间的差距。Ansor已集成到 Apache TVM 开源项目中。
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