Unicode字符串: GB2312编码为表示中文产生 python内部编码是unicode编码 Unicode通常用两个字节表示一个字符,原有的英文编码从单字节变成双字节,只需要把高字节全部填0 就可以 以Unicode表示的字符串用u’….’表示 如:print u’中文’ (不加u中文就不能显示) 字符串在python内部的表示是unicode编码,因此在做编码转化时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码decode成unicode,再从unicode编码encode成另一种编码
https://www.bilibili.com/video/BV1uM41197NG?t=7.7
这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒,意译意译,各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛,是用来帮助开发者从NVIDIA GPU上获取最好的性能的。建
Python break语句,就像在C语言中,打破了最小封闭for或while循环。 break语句用来终止循环语句,即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完,也会停止执行循环语句。 break语句用在while和for循环中。 如果您使用嵌套循环,break语句将停止离它最近的循环,并开始执行下一行代码。
SCL(Structured Control Language,结构化控制语言)是一种基于 PASCAL 的高级编程语言。这种语言基于标准 DIN EN 61131-3(国际标准为 IEC 1131-3)。
模型量化是模型加速方向一个很重要的方法,主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处:
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。
在完成前面的教程之后,我们有一个基于线条的视图,并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话,Unity会暂停执行,保存当前的游戏状态,然后重新编译脚本,最后重新加载游戏状态并恢复播放。
“鸡兔同笼”最早记载于1500多年前的中国古代数学著作《孙子算经》中的“卷下”第31题(后传至日本演变为“鹤龟算”),原题为:“今有雉兔同笼,上有三十五头,下有九十四足,问雉兔各几何?”意思是“鸡和兔的总头数是35,总脚数是94,鸡和兔各有几只?”。
在深度学习任务中,对于复杂的神经网络和大规模的训练数据,显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时,就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题,我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件,让「芯片」成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里 CPU 和 GPU 不断刷新的基准(benchmark),更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。
这是因为整数运算的结果永远是精确的,而浮点数运算的结果不一定精确,因为计算机内存再大,也无法精确表示出无限循环小数,比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。
其中%d是整数的占位符,%f是小数的占位符,%%表示百分号(因为百分号代表了占位符,所以带占位符的字符串中要表示百分号必须写成%%),字符串之后的%后面跟的变量值会替换掉占位符然后输出到终端中。
Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。
在PHP中,您可以将一个while循环放在另一个while循环中,以创建嵌套循环。嵌套循环是一种常见的编程技巧,用于遍历多维数组或执行复杂的算法。下面是一个示例,使用嵌套循环计算从1到10的所有数字的和:
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ,支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何,相比Nvidia Apex 有哪些优势?
原本碎片化学习很难系统的掌握知识点,但是现在有了系统大模型,想法就能实现,碎片化知识也能拼成一个完整的系统。
与列表不同的是,张量只能用来处理数值类型,不像Python列表,什么类型都可以往里面放,下面就是tensor中可以处理的数值类型
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 (CUDA C最佳实践指南)。
来源:blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44173985
这个标准是衡量代码本身的缺陷,也是衡量一个研发人员本身的价值。华为作为一家全球化的 IT 公司,十几万员工,无论是人事管理,还是代码管理,都是一件不容易的事情,没有规范的约束,想想都是件可怕的事情。下面挑选了一些网上流传的编程规范,一起来学习下,以下内容不涉及基础的语法规范(请见 Refer),更侧重于一些编程习惯,如何提高程序的健壮性、可维护性等。(PS:以下内容未经官方考证,如阅读者出现不适,请选择立即关闭本页 -_-||| )
然而,从设计角度来看,Zynq SoC 真正令人兴奋的方面是创建一个使用 Zynq 可编程逻辑 (PL) 的应用程序。使用 PL 将任务从 PS 加载到 PL 端,为其他任务回收处理器带宽从而加速任务。此外,PS 端可以控制 PL 端在经典的片上系统应用中执行的操作。使用 Zynq SoC 的 PL 端可以提高系统性能、降低功耗并为实时事件提供可预测的延迟。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
老读者都知道了,我妹今年上大一,学校安排的编程语言是 C 语言,这对于一个初学编程的小白来说,并不容易!作为她亲哥的我,肩膀上抗着巨大的责任,那就是尽全力帮助她入门。
优化嵌套循环的方法通常取决于具体的情况,但有几种常见的技巧可以尝试。尽可能减少内部循环的迭代次数,这可以通过更有效的算法或数据结构来实现。如果内部循环中使用的值在外部循环中已经计算过,可以尝试在外部循环中计算并将结果存储起来,避免重复计算。下面是一个简单的示例,演示了如何通过优化来减少嵌套循环的计算量:
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
以chatglm-6b的支持为例,函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ,这里的 input 就是输入的 context(string类型)。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
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在Go语言中,有两种浮点数类型(虚数除外):float32和float64. 浮点数是用来解决整数不能表示小数的问题。我们需要知道浮点数算术运算是实数算术运算的近似,下面通过例子说明浮点数运算采用近似值的影响以及如何提高计算精度。
使用M5ATOMS3与ROS1(kinetic,melodic,noetic)版本通信比较通用的是rosserial。
http://cenalulu.github.io/linux/about-denormalized-float-number/
原文: Code Health: Reduce Nesting, Reduce Complexity
【GiantPandaCV导语】这篇文章对量化技术做了概要的介绍,由原理推导,验证实现了海思NNIE的量化算法。最后,作者还尝试了使用Pytorch对训练感知量化算法的进行复现,使其不依赖固定Cuda版本,并且可以使用多卡进行训练,内容非常硬核,具体请看文章。本文同步发表于知乎,地址为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/223018242 。文末送出4本《机器学习与深度学习算法基础》书籍,欢迎评论区留言抽奖。
机器之心专栏 机器之心编辑部 Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型,但由于硬件资源匮乏,很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型,而降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。针对这一痛点,字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎,对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化,最多可以实现 3 倍以上的加速。 如今,NLP 和 CV 领域的大部分任务都将 Transformer 作为基础模型。而早在 2019 年 12 月,字节跳动就开源过
1.条件语句 2.循环语句 1.条件语句: 形式: if 判断语句 : 执行语句1 elif 判断语句2: 执行语句2 elif 判断语句3: 执行语句3 #... else: 执行语句4 占位符 pass 意义: if(如果) A : 就 B(当A为True) elif(或者) C : 就 D(当A为False并且C为True) else(否则) : 就E(当A和C都为False) #if a,b=1,2 if a > b
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行,我们可以大大提高这些算法的运行速度。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
在从事深度学习框架的实现工作时,了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目,可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码,由此对其工作原理产生兴趣。
Erlang代码具有较为良好的可读性, 其原因之一就在于语义简明. 大部分情况下, 每个操作的成本都清晰可辨, 没有隐式调用的对象构造函数和析构函数, 没有运算符重载(因此+运算符局部可能偷偷摸摸的复制整个对象), 没有虚函数表带来的间接调用, 没有临界区, 也没有阻塞式的消息发送原语. 当然, 函数调用几乎是“无所不能”的, 他们的行为并不是一目了然, 但通常每个函数都附有清晰的文档.
ChatGPT于2022年12月初发布,震惊轰动了全世界,发布后的这段时间里,一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至,例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界,都有训练大模型来优化下游任务的需求。
小夕找了一份开源代码,结果刚开始跑小夕就震惊了!什么鬼?训练速度怎么这么快?出bug了吧????
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
float、double的计算是比较复杂的,尤其是软件计算,要比较指数,有效数字等,肯定是需要好几个汇编指令的。 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
上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选(可选流程)。
假设目前有100个男生和100个女生的身高,共200个数据,但是我们不知道这200个数据中哪个是男生的身高,哪个是女生的身高。假设男生、女生的身高分别服从正态分布,但每个样本从哪个分布抽取的,我们目前是不知道的。这个时候,对于每一个样本,就有两个方面需要猜测或者估计: 这个身高数据是来自于男生还是来自于女生?男生、女生身高的正态分布的参数分别是多少?EM算法要解决的问题正是这两个问题。
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