【GiantPandaCV导语】使用和魔改TVM也有一段时间了,其实很多场景下,都是拿到pytorch的model,然后转成torchscript,通过relay.frontend.from_pytorch导入,然后一步一步在NVIDIA GPU上generate出网络中每个op对应的cuda code。但是,当我们的场景不在局限在神经网络的时候,比如一些由tensor构成的密集计算,就得需要通过tvm的 primitives,也即DSL来定义算法,然后通过AutoTVM或者Ansor来解决问题,当然如果要使用Ansor的话,你只需要定义好algorithm是什么样的,schedule的部分会帮你自动做,当然,如果你想得到一个custom-level的schedule,你不能完全指望Ansor能给你带来所有,所以关于tvm primitives的学习还是非常重要的。 TVM的设计思想是将“compute”和“schedule”进行decouple,那么这一片文章就将所有compute有关的primitives进行总结,下一篇将对schedule有关的primitives进行总结。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。 回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作。例如:
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
Java 中Map容器的遍历有多种方式,但是不同的方式效率会大有不同,以前没有注意这些细节,随意使用遍历方式在本地可能没有什么影响,但是在项目在高频使用需要特别注意,尽量使用高效的方式。
time python test1.py 或者test2.py,得到第一个的时间大概是0m1.189s;第二个的时间是0m0.514s。while循环的时间大概是for-range的两倍。
DolphinChain 是由玄猫安全实验室维护的区块链应用靶机,旨在教授区块链应用程序安全课程。您可以使用 DolphinChain 进行安装和练习。
while循环有一个问题,那就是有时它永不结束,不过在其它的情况下你的循环总需要有一个结束点
这是你将要输入的下一个 Python 脚本,它向你介绍了if语句。输入这个代码,确保它能够完美运行,然后我们将看看你的练习是否有所收获。
本文由 nzbin 翻译,黄利民 校稿。未经许可,禁止转载! 英文出处:Loops in CSS Preprocessors 发表地址:http://web.jobbole.com/91016/ 如果你看过老的科幻电影,你一定知道循环的强大之处。给你的机器人克星设置无限循环,它就会爆炸,然后机器人灰飞烟灭了。 预处理器的循环并不会在太空中发生剧烈爆炸(我希望),但是它有利于书写 DRY CSS(译者注:详细介绍可以参考这篇文章 http://vanseodesign.com/css/dry-princ
00. 背景 最近在学习MIT的分布式课程6.824的过程中,使用Go实现Raft协议时遇到了一些问题。参见如下代码: for i := 0; i < len(rf.peers); i++ { DPrintf("i = %d", i) if i == rf.me { DPrintf("skipping myself #%d", rf.me) continue } go func
Problem 40 Combinational for-loop: 255-bit population count
大家好,之前我在B站发布了OpenCV C++快速入门30讲的视频合集,得到很多人回复跟反馈,很多人问我是不是学习C++版本的OpenCV会很难,是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解,OpenCV早期的语法都是基于C++98,这个语法比较坑,让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后,特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了,很多接口跟函数都特别容易理解,C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了,语法通俗易懂,大量智能指针加持,支持各种标准容器操作,可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似,可以让你轻松驾驭,只要你接触过面向对象的编程语言,可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题,当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下,我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点,帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快,更好的入门。
我之前在群里看到好多朋友halcon转opecv的学习都很难的。今天我给大家讲讲。学习C++版本的OpenCV会很难,是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解,OpenCV早期的语法都是基于C++98,这个语法比较坑,让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后,特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了,很多接口跟函数都特别容易理解,C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了,语法通俗易懂,大量智能指针加持,支持各种标准容器操作,可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似,可以让你轻松驾驭,只要你接触过面向对象的编程语言,可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题,当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下,我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点,帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快,更好的入门。 下面我们做代码演示如下:
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我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
机器学习是什么? 以它最原始的形式来说,机器学习是实践近似函数的艺术,或者说是做出有根据的推测。它与专业人士有相似的概念,比如一名资深管道工会拥有根据查看到的房屋中漏水情况,快速准确地判断造成漏水原因
第一题就是求正则化的代价函数,这操作基本上一样的,就提一嘴数据集的格式:X是测试用的数据集,每个行向量都是一组数据,h求出来的就是一组0-1向量
经过几周的更新,SV核心部分用户自定义类型和包内容已更新完毕,接下来就是RTL表达式和运算符。
A interpreter language implementation in Go
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
你是否已经用 Swift 开发了几个月,现在,你想成为一个更好的 Swift 开发者?少年,你来对了地方,我这里有一本失传多年的武林秘籍传授于你。 不要在意代码的格式,我想尽我所能保持代码的简洁。以至于可以是你方便的拷贝到playground 来进行代码验证。
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类,输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图,像素取值为0~255。
for语句实际上解决的是循环问题。在很多的高级语言中都有for循环(for loop)。for语句是编程语言中针对可迭代对象的语句,它的主要作用是允许代码被重复执行。看一段来自维基百科的介绍:
最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表,例如[df1, df2]。默认情况下,它是沿axis=0垂直连接的,并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。
说道FP,我们马上会联想到Monad。我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来,这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程(workflow)。更直白的讲
为什么是7方面的问题?虽说7面只比6面多了一面,又比8面少了1面;然而并非刻意为之。存储领域内的很多知识,可以归结于7个方面: 复制、存储引擎、事务、分析、多核、计算和编译。
原文标题:Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者:Tirthajyoti Sarkar 翻译:杨金鸿 校对:丁楠雅 本文长度为1986字,建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法,比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上,这篇文章被转载最多(http
训练集: \(X = [x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(i)},....,x^{(m)}]\) ;对应标签:\(Y=[y^{(1)},y^{(2)},...,y^{(i)},...,y^{(m)}]\) ;
generator是一个使用yield关键字生成一系列数据的函数,可以通过for或者next()遍历其所有值。generator只有当使用时才会去尝试生成数据。
本文探讨了函数式编程在软件工程领域中的应用,包括函数式编程的优缺点,与面向对象编程的区别,以及如何在实践中应用函数式编程。作者还探讨了函数式编程和形式方法的关系,并介绍了一些函数式编程的工具和语言。
《笨办法学Python》 第32课手记 本节课讲for循环和list,list里类似于c中的数组,但有区别很大。C语言中的数组是数据类型相同的值的集合,list可以数值和字符及其他数据类型混合。 原代码如下: the_count = [1, 2, 3, 4, 5] fruits = ['apples', 'oranges', 'pears', 'apricots'] change = [1, 'pennise', 2, 'dimes', 3, 'quarters'] # this first kind o
吴恩达机器学习IV 于2020年11月15日2020年11月15日由Sukuna发布 这一周只需要对两个函数进行更改就行了 第一题:实现神经网络的前后传播 function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ... input_layer_size, ... hidden_layer_size, ...
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
来自:http://www.dotnetperls.com/dictionary-python
Problem 35: Always nolatches(Always nolatches)
为了区分SQL语句与主语言语句,所有SQL语句必须加前缀EXEC SQL, 主语言为C语言时,语句格式:
Google Play 上架要求 Android 的编译版本 和 目标版本都要高于 30 才可以上传 ;
现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。
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在我们建立模型的时候需要(尽量)确定最优的参数,比如以下KNN的例子,如果直接实现,我们可以用for-loop来寻找最大的score,从而确定对应的参数:
在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括Fast R-CNN,Faster R-CNN,R-FCN和FPN。 第2部分,我们介绍单步检测器(single shoot dectors, SSD)。第3部分,我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法,我们研究哪些部分在其作用,哪些部分是重要的,可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究,会给我们未来的研究提供方向。
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当我们进入一个新的领域,最难的事情往往是入门和上手操作。在深度学习领域,第一件事(通常也是最关键的)就是处理数据,所以我们在写Python代码时,需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。
容器是用来储存元素的一种数据结构,它支持隶属测试,容器将所有数据保存在内存中,在Python中典型的容器有:
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
在 Golang 语言中,我们可以在函数(自定义和部分内置)或方法中使用 defer 关键字注册延迟调用(一个或多个),多个延迟调用的执行顺序是先进后出(FILO)。并且不会受到函数执行结束退出,显式调用 return 和主动(或被动)触发 panic 的影响,注册成功的所有延迟调用都会被执行,除非 defer 注册在 return 之后或者函数(或方法)调用 os.Exit(1)。
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