达到末尾下标所需的最大跳跃次数 - 力扣（LeetCode） 给你一个下标从 0 开始、由 n 个整数组成的数组 nums 和一个整数 target 。 你的初始位置在下标 0 。...处所需的 最大跳跃次数 。...可以证明，从 0 到 n - 1 的所有方案中，不存在比 3 步更长的跳跃序列。因此，答案是 3 。...可以证明，从 0 到 n - 1 的所有方案中，不存在比 5 步更长的跳跃序列。因此，答案是 5 。...首先建立一个存储每个索引处最多的到达方法dp[]，dp[i]表示到达nums[i]的最多的步数。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
这个过程被称为“自回归”计算，此过程重复进行，直到达到预定义的停止标准。AI推理系统如何生成一次完整的响应？⑴ 预填充/提示（Prefill）：模型从用户那里获得输入序列。...在大模型推理时，虽然模型经过了压缩（比如4bit量化），但模型尺寸仍可能超过单个GPU的内存，这时候就需要张量并行，即使单个GPU可以容纳整个模型，张量并行可以加速推理过程。...解码（Decode）阶段是一个循环过程，根据之前生成的token序列和KV缓存，计算下一个token，直到生成完整的输出。这个阶段可以认为是大模型在一个字一个字的说话。...因此，U个用户的并发推理，中间激活值的总网络流量为另外，在一次推理中，KV缓存的大小为因此，U个用户的并发推理，KV缓存传递的网络流量为以Llama3-120B模型为例，模型层数140， 隐藏状态大小8192...则要支持100个并发用户请求所需要的推理流量为：4 x 100 x （256 + 4096）x 140 x 8192 x （4-1）x 4 + 4 x 100 x 256 x 140 x 8192 =
例如，在GPU上运行 rTile 的shape 大小必须是 wrap size的倍数比如 32 来达到最大的计算效率。...注意，构造算法不需要精确的数据重用分数，它只是选择最大的一个来最大化吞吐量。在此过程中，内存的性能会提高直到达到计算峰值或者最大的内存容量。...上述过程从上到下对每个内存层次进行重复，直到构建出所需的rProgram。...除了轴融合外，Roller还尝试在张量填充机制中贪心的增加参数 \varepsilon ，直到kProgram构建完成。...Roller的张量padding目前需要输入张量表达式来指定它是否允许填充，以及默认的填充值（例如，0 表示 MatMul 运算符）。
通常，因为权重和梯度没有要分区的批次维度，所以权重更新不会在数据并行性中分片。本论文的目标是：在不使用更多设备的情况下，在副本设备上实现分块权重更新，达到优化的目的。...例如，ResNet具有形状为[3,3,256,256]的权重，其中[3,3]是所需的分片维度，但分片计数也许是8。为了解决这些问题，我们允许在对副本进行分片之前重新格式化张量。...在副本数量较大的大规模训练中，权重或梯度张量的分片大小可能非常小。...首先，一个明显的问题是通信很容易受到延迟限制；其次，小分片本身可能需要在平铺内存布局中进行大量填充，因此实际传输的数据大小可能比完整张量大得多。...为了实现这一点，每个组合分片由来自每个张量的一个分片组成。如果在一个张量的分片上有过多的填充，它很可能保留在组合分片中。
一、概述tf的公共API。队列的名称空间。类FIFOQueue:按先入先出顺序对元素进行排队的队列实现。PaddingFIFOQueue:一个FIFOQueue支持通过填充来批量处理可变大小的张量。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。dequeued元组中的所有组件的第0维的大小都是n。如果队列已关闭，且剩下的元素少于n个，则会引发OutOfRange异常。...参数：name:操作的名称(可选)。返回值：包含该队列中元素数量的标量张量。二、tf.queue.PaddingFIFOQueue一个FIFOQueue，它支持通过填充来批量处理可变大小的张量。...通过将任何形状维度设置为None，可以允许固定秩但大小可变的形状。在这种情况下，输入的形状可能会随着给定的维度而变化，dequeue_many将用零填充给定维度，直到指定批处理中所有元素的最大形状。...该操作沿着第0维对每个组件张量进行切片，从而生成多个队列元素。瓦尔斯中的所有张量在第0维中都必须有相同的大小。如果在执行此操作时队列已满，它将阻塞，直到所有元素都进入队列。
换句话说，输出序列中的元素只能依赖于输入序列中在它之前的元素。如前所述，为了确保一个输出张量与输入张量具有相同的长度，我们需要进行零填充。如果我们只在输入张量的左侧填充零，那么就可以保证因果卷积。...事实上，在没有扩展的情况下，维持输入长度所需的零填充条目的数量总是等于kernel_size - 1。...这意味着,kernel_size固定,完整的历史覆盖所需的层数是线性的输入长度的张量,这将导致网络变得非常深非常快,导致模型与大量的参数,需要更长的时间来训练。...这是一个显著的改进，可以在不牺牲接受野覆盖率的情况下实现。 现在，唯一需要指定的是每一层所需的零填充项的数量。假设膨胀基为b，核大小为k，当前层以下有i个层，则当前层所需的补零项数p计算如下: ?...由于第一个残块的第一卷积层和最后一个残块的第二卷积层可能有不同的输入和输出通道宽度，所以可能需要调整残差张量的宽度，这是通过1x1卷积来完成的 此更改会影响对完整覆盖所需的最小层数的计算。
然后，我们添加句子分类所需的特殊 tokens(在第一个位置是[CLS]，在句子的末尾是[SEP])。 ?...在 DistilBERT 将其作为输入处理之前，我们需要使用 token id 0 填充更短的句子，从而使所有向量具有相同的大小。 填充之后，我们有了一个矩阵/张量，准备传给 BERT： ?...使用 DistilBERT 处理 现在，我们从填充后的 token 矩阵中创建了一个输入张量，并将其发送给 DistilBERT。...我们从BERT的输出中切出的张量 逻辑回归的数据集 现在我们已经有了 BERT 的输出，我们已经组装了训练逻辑回归模型所需的数据集。768 列是特征，并且我们从初始数据集中获得了标签。 ?...finetune 后的馏分达到了90.7的准确率分数。全尺寸的 BERT 模型可以达到94.9。 The End
，若有 padding，那么先进行 padding，再随机裁剪 size 大小的图片。...size: 裁剪大小 padding: 设置填充大小 当为 a 时，上下左右均填充 a 个像素 当为 (a, b) 时，左右填充 a 个像素，上下填充 b 个像素 当为 (a, b, c, d...: 用图像边缘的像素值进行填充 reflect: 镜像填充，最后一个像素不镜像。...首先根据 scale 的比例裁剪原图，然后根据 ratio 的长宽比再裁剪，最后使用插值法把图片变换为 size 大小。...crop进行totensor的操作转换为张量的形式，得到长度为5的list，然后stack将长度为5的list拼接为一个张量。
，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。...这是因为只有16个不同的位置可以让我们把滤波器放在这个图片里。因为每次卷积操作，图像都会缩小，所以我们只能做有限次数的卷积，直到图像完全消失。...例如，如果我们使用1px填充，我们将照片的大小增加到8x8，那么与3x3滤波器卷积的输出将是6x6。在实践中，我们一般用0填充额外的填充区域。...接收张量的维数(即我们的三维矩阵)满足如下方程:n-图像大小，f-滤波器大小，nc-图像中通道数，p-是否使用填充，s-使用的步幅，nf-滤波器个数。 ? ? 图7....全卷积 池化层 除了卷积层，CNNs还经常使用所谓的池化层。池化层主要用于减小张量的大小和加速计算。这种网络层很简单——我们需要将图像分割成不同的区域，然后对每个部分执行一些操作。
它声明了动态pcap库的公共名称（_pcap_ops.so）。列出要从（pcap_input.cc和pcap_ops.cc）构建的两个源文件。并声明构建所需的一些TF依赖项。...从开始贡献工作直到它被TF主分支接受的时间开始，在基础TF 2.0框架中引入了几个简化，减少了文件中的样板代码。怀疑在不久的将来会有更多的这些简化。...ReadRecord(packet_timestamp, &packet_data_buffer, record_count); 如果成功填充了新的pcap记录，则将标量放置到相应的张量占位符中。...dtypes = [tf.float64, tf.string] 批量是通过神经网络的一个前向/后向传递中的训练示例的数量。在例子中，当定义批次的大小时也定义了张量的形状。...批量大小为0是一种特殊情况，其中每个单个张量的形状退化为tf.TensorShape（[]）或0-D标量张量。
，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。...这是因为只有16个不同的位置可以让我们把滤波器放在这个图片里。因为每次卷积操作，图像都会缩小，所以我们只能做有限次数的卷积，直到图像完全消失。...例如，如果我们使用1px填充，我们将照片的大小增加到8x8，那么与3x3滤波器卷积的输出将是6x6。在实践中，我们一般用0填充额外的填充区域。...接收张量的维数(即我们的三维矩阵)满足如下方程:n-图像大小，f-滤波器大小，nc-图像中通道数，p-是否使用填充，s-使用的步幅，nf-滤波器个数。 图7....全卷积 池化层 除了卷积层，CNNs还经常使用所谓的池化层。池化层主要用于减小张量的大小和加速计算。这种网络层很简单——我们需要将图像分割成不同的区域，然后对每个部分执行一些操作。
这种方法使用统一的内存池以分页方式存储 KV 缓存和适配器权重，可以减少碎片并平衡 KV 缓存和适配器权重的动态变化大小。...研究者没有使用填充和 BLAS 库中的批处理 GEMM 内核来计算 LoRA，而是实施了定制的 CUDA 内核，以便在不使用填充的情况下实现更高效的计算，实施细节在第 5.3 小节中。...如果将 LoRA 适配器存储在主内存中，它们的数量可能会很大，但当前运行批所需的 LoRA 适配器数量是可控的，因为批大小受 GPU 内存的限制。...在这种情况下，可服务的适配器最大数量受限于主内存大小。图 2 展示了这一过程。第 5 节也讨论了高效管理内存的技术。...首先是内存碎片，这是由于动态加载和卸载不同大小的适配器权重造成的。其次是适配器加载和卸载带来的延迟开销。
张量的维度称为阶，0阶张量又称为标量，1阶张量又称为向量，2阶张量又称为矩阵。 # 0阶张量 标量 5 # 1阶张量 向量大小为3 [1., 2., 3....] # 2阶张量 2*3矩阵 [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 3阶张量 大小为2*3*2 [[[1., 2.],[3., 4.],[5., 6.]], [[7.,...这时，Session会找到这个node所依赖的所有操作，然后按照从前到后的顺序依次进行计算，直到得出你所需要的结果。 四.placeholder传入值 placeholder称为传入值或占位符。...上述示例在计算图中引入了张量，以常量或变量的形式存储，Tensorflow中还提供了另外一种机制，即先定义占位符，等到真正执行的时候再用具体值去填充或更新占位符的值。...TensorFlow使用tf.placeholder()创建占位符，开始先hold住变量，之后会从外界传入进来，把placeholder值填充进去，Session.run的feed_dict为参数填充值
在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。...通常在实际中我们用 0 来做额外的填充。根据我们是否使用填充，我们会进行两种类型的卷积——Valid 和 Same。...得到的张量（3D 矩阵可以被称作张量）满足下面的方程，其中：n 是图像的大小，f 是滤波器的大小，n_c 是图像中的通道数，p 是所用的填充，s 是所用的步长，n_f 是滤波器的数量。 ? ?...根据链式法则，这个运算的结果在后面会被用到。 ? 现在，我们需要处理卷积神经网络自身的反向传播，为了达到这个目的，我们会使用一个叫做全卷积的矩阵运算——见下图。...全卷积 池化层 除了卷积层，CNN 通常会用到所谓的池化层。它们最早被用来减小张量的大小以及加速运算。这些层是比较简单的——我们需要将我们的图像分成不同的区域，然后在每一个部分上执行一些运算。
) 现在，我们将创建一个填充有特定值的张量： 我们将使用full()方法并传递所需的填充值以及形状： torch.full((2, 3), 3.141592) 这将返回具有给定值的张量： tensor(...： >>nn.Conv2d(3, 16, 3) 这将创建以下卷积层： Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) 然后，我们在图像的边缘添加所需大小的填充...我们将填充大小作为整数表示，用于在所有面上进行均等大小的填充，或者将序列作为由两个元素组成的序列，用于填充大小分别对应于左/右和上/下。...此外，我们可以将左侧，顶部，右侧和底部的填充大小作为由四个元素组成的序列传递。 然后，我们将填充值作为整数提供，如果它是三个元素的元组，则分别用作 R，G 和 B 通道的填充值。...加载数据集 在此秘籍中，我们将加载肺炎数据集并将其转换为张量。 该模型需要张量形式的数据，因此我们将需要对图像进行预处理以为其提供所需的数据。 我们将执行数据扩充以增加数据集的大小。
达到业务目标所需的最低性能是多少？ 有哪些可比较的问题？您能重复使用经验或工具吗？ 是否有人类专业知识？ 您如何手动解决问题？...逆向模式自动微分 这个想法是逐渐沿着图向下走，计算f(x, y)对每个连续节点的偏导数，直到达到变量节点。为此，逆向模式自动微分在方程 B-4 中大量依赖于链式法则。 方程 B-4....不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...如果调用to_tensor()方法，不规则张量将转换为常规张量，用零填充较短的张量以获得相等长度的张量（您可以通过设置default_value参数更改默认值）： >>> r.to_tensor() 直到另一个线程出队一条记录。
现在我们已经了解了编写数据加载器所需的组件，让我们深入研究一下我们的用例。...因为我们在这里合并多个张量，所以张量的每个维度的大小都需要相同。由于输出的数据点大小不一，我们手中就有一个问题。 我们现在主要要解决batch化问题。...，在一个元组列表中，每个元组可以有不同的大小，但在张量中，所有维度的大小都必须相同才能合并它们。...所以最终我们必须以这样一种方式转换每个序列，使它们的大小保持不变。 为了实现这一点，我们执行零填充，如上面的代码所示。由于对整个数据集统一使用零填充，因此模型了解到它没有多大用处，它只是表示浪费值。...如果所有序列的原始大小都有很大的差异，或者换言之有很大的差异，那么我们最终会浪费大量的GPU内存，而这些内存是零填充的，这最终是没有用的。必须有一个更好的方法来最小化零填充的要求！
CNN输出大小公式 让我们看一下在执行卷积和池化操作之后计算张量的输出大小的公式。 一、CNN输出大小公式（平方） 假设有一个 n * n 输入。 假设有一个 f*f 的滤波器。...假设填充大小为 p 和步长为 s 输出尺寸 O 由以下公式给出： ?...二、CNN输出大小公式（非平方） 假设有一个 nh×nw 的输入 假设有一个 fh×fw 的滤波器 假设填充大小为 p 和步长为 s 输出大小Oh 的高度由以下公式给出： ?...输出大小Ow 的高度由以下公式给出： ? ＃3 卷积层（2） 第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量，并进一步减小了高度和宽度尺寸。...在这种情况下，1表示批处理大小，而192表示张量中现在处于相同维度的元素数。 ＃4＃5＃6 Linear 层 现在，我们只有一系列线性层，然后是非线性激活函数，直到到达输出层。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
