NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。...有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。 张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。...这种跨行存储方法提供了以各种模式(如NCHW或NHWC格式)排列张量的灵活性，优化了内存访问和计算效率。...在这种情况下，GPU将需要执行多个事务来检索所有必要的数据 在GEMM的情况下，无论滤波器的高度和宽度如何，我们都可以确保读取给定空间位置的所有通道信息。...当使用NHWC格式表示张量时，访问位置是a[0]，a[1]…，a[127]，它们是连续的，并且肯定是缓存命中。第一次访问a[0]会导致缓存丢失和从DRAM获取32/128字节数据的事务。
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验，了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧！ 1. 张量：构建模块 PyTorch 中的张量是多维数组。...Autograd：自动微分 PyTorch 的 autograd 为张量上的所有操作提供自动微分。设置 require_grad=True 来跟踪计算。...预定义层和损失函数 PyTorch 在 nn 模块中提供了各种预定义层、损失函数和优化算法。...中的训练遵循以下模式：前向传递、计算损失、后向传递和参数更新。...Eager Execution and JIT 虽然 PyTorch 默认情况下以 eager 模式运行，但它为生产就绪模型提供即时 (JIT) 编译。
PyTorch 张量 正如 PyTorch 文档所说，如果我们熟悉 NumPy 的多维数组，那么 Torch 张量的很多操作我们能轻易地掌握。...PyTorch 提供了 CPU 张量和 GPU 张量，并且极大地加速了计算的速度。 从张量的构建与运行就能体会，相比 TensorFLow，在 PyTorch 中声明张量、初始化张量要简洁地多。...在 PyTorch 中，torch.Tensor 是一种多维矩阵，其中每个元素都是单一的数据类型，且该构造函数默认为 torch.FloatTensor。以下是具体的张量类型： ?...除了直接定义维度，一般我们还可以从 Python 列表或 NumPy 数组中创建张量。而且根据使用 Python 列表和元组等数据结构的习惯，我们可以使用相似的索引方式进行取值或赋值。...默认情况下，PyTorch 会累加梯度，在单次迭代中没有足够资源来计算所有需要的梯度时，这种做法非常便利。
0x00 摘要 本文从 PyTorch 两篇官方文档开始为大家解读两个示例。本文不会逐句翻译，而是选取重点并且试图加入自己的理解。...我们在前两篇文章学习了自动微分的基本概念，从本文开始，我们继续分析 PyTorch 如何实现自动微分。...当向前传播完成之后，我们通过在在 DAG 根上调用.backward() 来执行后向传播，autograd会做如下操作： 利用.grad_fn计算每个张量的梯度，并且依据此构建出包含梯度计算方法的反向传播计算图...该对象知道如何在前向计算函数，以及如何在反向传播步骤中计算其导数。对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。...2.3.4 禁用梯度跟踪 默认情况下，所有设置requires_grad=True 的张量都会跟踪其计算历史并支持梯度计算。
但在我们的情况下，它非常适合初次了解一个做某事的神经网络，并学习如何在新图像上运行预训练版本。 我们可以在图 2.3 中看到 AlexNet 的结构。...，我们定义了一个preprocess函数，将输入图像缩放到 256×256，将图像裁剪到围绕中心的 224×224，将其转换为张量（一个 PyTorch 多维数组：在这种情况下，一个带有颜色、高度和宽度的...同一概念的另一个名称是多维数组。张量的维数与用于引用张量内标量值的索引数量相一致。 图 3.2 张量是 PyTorch 中表示数据的基本构件。 PyTorch 并不是唯一处理多维数组的库。...、矩阵-向量和矩阵-矩阵操作 随机抽样 --通过从概率分布中随机抽取值生成值的函数，如randn和normal 序列化 --用于保存和加载张量的函数，如load和save 并行性 --用于控制并行...3.8.4 连续张量 PyTorch 中的一些张量操作仅适用于连续张量，例如我们将在下一章中遇到的view。在这种情况下，PyTorch 将抛出一个信息性异常，并要求我们显式调用contiguous。
接着就基于上面设计的框架架构中的子功能去逐项实现，比如实现张量库。那么什么是张量库？张量库是一种专门用于处理多维数组数据的软件库，主要用于科学计算和机器学习领域。...张量库的核心功能是对张量进行高效的数学运算，尤其是在大规模并行计算中表现出色。 张量是深度学习中的基本数据结构，类似于多维数组。实现张量的基本操作，如加法、乘法、转置、切片等。...在神经网络训练过程中，优化器在后向传播过程中起着至关重要的作用。后向传播计算了损失函数相对于模型参数的梯度，优化器则使用这些梯度来更新模型的参数。...与其他流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行性能对比。同时注意修复发现的错误和性能瓶颈。 测试完成之后就需要准备文档以及技术支持，保证设计的深度学习框架后续的生命力。...如果你是初学者或没有足够的资源和经验，那么不建议尝试设计深度学习架构，但是这里建议可以考虑使用现有的流行框架（如TensorFlow、PyTorch等），并在其基础上进行扩展或定制，这样可以极大的简化设计深度学习架构的操作
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...tensor = torch.from_numpy(numpy_array) print("Tensor:", tensor) 标量张量和数字的转换 对于只有一个元素的张量，使用 item 方法将该值从张量中提取出来...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。...在进行张量索引操作时，需要确保索引不超出张量的形状范围，否则会引发错误。此外，由于张量通常用于存储和处理大量数据，因此高效的索引操作对于性能至关重要。
PyTorch 张量 Pytorch 用于处理张量。张量是多维数组，例如 n 维 NumPy 数组。但是，张量也可以在 GPU 中使用，但在 NumPy 数组的情况下则不然。...在 C、C++ 和 Java 中使用的张量和多维数组之间的一个显着区别是张量在所有维度上应该具有相同的列大小。此外，张量只能包含数字数据类型。...torch.as_tensor() ：在这种情况下，数据是共享的，在创建数据时不会被复制，并接受任何类型的数组来创建张量。...在这两种情况下，我们都可以可视化张量中元素排列的变化。...通过调用 .backward() 函数，我们可以计算从根到叶的每个梯度。
torchtorch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。...torch.hubPytorch Hub是一个预训练模型库，旨在促进研究的重现性。torch.jitTorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。...量化主要是一种加速推理的技术，对于量化操作符只支持前向传递。PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。在大多数情况下，模型在FP32中进行训练，然后将模型转换为INT8。...此外，PyTorch还支持量化感知训练，该训练使用伪量化模块对前向和后向传递中的量化错误进行建模。注意，整个计算都是在浮点数中进行的。...Named Tensors命名张量的目的是通过允许用户将显式名称与张量维相关联来简化张量的使用。在大多数情况下，带有维度参数的操作将接受维度名称，从而避免了根据位置跟踪维度的需要。
基础使用 由于神经网络中的数值很多以向量或数组等形式存在，不像日常编程中的数值类型那么简单，因此打印数值信息是我们学习了解或调试程序的一种手段，下面我们来观察程序是怎么打印 Pytorch 中复杂数据类型的...打印 下面使用 Pytorch 创建一个从 0..9 的数组，接着打印数组。...fltFormat = "g5"，表示精确度的意思，即打印的小数位数。 在 Maomi.Torch 包中提供了一些扩展方法，读者可以使用 x.print_numpy() 扩展直接打印对应风格的信息。...如果笔者没理解错的话，在 Pytorch 中创建的 Tensor 对象就叫张量。开发者可以通过各种形式的数据在 Pytorch 创建 Tensor。...[i, j]：多维索引运算符，如 a[i, j] 例如张量每个元素的值 *10。
无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型（如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型）还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络（如我们在一篇 ICLR...论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型），我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。...在 PyTorch 中这一点很容易实现，因为梯度张量在不调用 model.zero_grad() 或 optimizer.zero_grad() 的情况下不会重置。...下图很好地解释了 DataParallel 的行为： ? 使用 torch.nn.DataParallel 的前向和后向传播。 在前向传播的第四步（右上），所有并行计算的结果都聚集在 GPU-1 上。...我提取并稍稍改动了这个模块，你可以从以下地址下载 gist（parallel.py）来纳入并调用你的代码。
AITemplate 的统一 GPU 后端支持，让深度学习开发者在最小开销的情况下，拥有了更多的硬件提供商选择。...由于 AI 模型被编译成了自洽的二进制文件并且不存在任何第三方库的依赖，任何被编译的二进制文件都能在相同硬件、CUDA 11/ ROCm 5 或者更新的软件环境中运行，也不用担心任何后向兼容问题。...AITemplate 提供了开箱即用的模型样例，如 Vision Transformer、BERT、Stable Diffusion、ResNet 和 MaskRCNN，使得部署 PyTorch 模型更加简单...AITemplate 的优化 AITemplate 提供了目前最先进的 GPU Kernel 融合技术：支持纵向、水平和内存融合为一体的多维融合技术。...； 为 Transformer 的 Multi-head Attention 提供了矩阵乘法和内存布局转置融合； 通过张量访问器对内存操作，如 split、slice、concatenate 等进行融合来消除内存搬运
从1.5版开始，Pytorch 提供了几种加速分布式数据并行的技术，包括bucketing梯度、通信重叠计算和跳过梯度同步。...0x03 背景 3.1 PyTorch PyTorch将值组织成张量，张量是具有丰富数据操作集的通用n维数组。模块定义了从输入值到输出值的转换，其正向传递期间的行为由其 forward 成员函数指定。...AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量，然后将给定的算术运算（如sum、prod、min、max）应用于所有进程的输入张量，并向每个参与者返回相同的结果张量。...4.2.1 A Naive Solution 如第4节开头所述，DDP通过让所有训练过程（1）从相同的模型状态开始，以及（2）在每次迭代中使用相同的梯度，来保证正确性。...为了解决这个问题，DDP应该只接触哪些确实涉及向后传播的梯度。然而，由于在对等DDP过程中，前向/后向过程可能仍然涉及到局部缺失梯度，因此无法仅从局部autograd图中提取该信息。
Torch 张量库与基本操作 正如 PyTorch 文档所说，如果我们熟悉 NumPy 的多维数组，那么 Torch 张量的很多操作我们能轻易地掌握。...PyTorch 提供了 CPU 张量和 GPU 张量，并且极大地加速了计算的速度。 ? 从张量的构建与运行就能体会到 PyTorch 相比 TensorFLow 需要声明张量、初始化张量要简洁地多。...以下是具体张量的类型： ? 除了直接定义维度，一般我们还可以从 Python 列表或 NumPy 数组中创建张量。...而且根据 Python 列表和元组等数据结构的习惯，我们可以使用相似的索引方式进行取值或赋值等。...按照文档所述，PyTorch 的灵感来自于自动微分的几篇研究论文，以及当前和过去的工作，如 autograd，Chainer 等。
PyTorch既不记录正向计算图，也不维护一个梯度磁带（gradient tape），PyTorch的自动微分（autograd）引擎仅对计算图进行反向传播。...这里最初有一个疑问，就是Torchgpipe怎么在不使用 PyTorch RPC 和 p2p的情况下，构建出来一个异地反向计算图。...,F_{m,j} ，得到的后向传播结果计算图看起来也更像图1而非图2， 从图1上看，PyTorch 的 autograd 引擎不知道 B_{i+1,j} 必须在 B_{i,j} 之前运行，因此会打乱后向传播的时间流...原则上，表示虚拟依赖关系的张量可以是任意的。然而，torchgpipe选择使用空张量，以消除由张量引起的任何不必要的计算，例如PyTorch中的梯度累积。 具体如下图。...，这个从注释可以看出来，是为了解决 PyTorch 的一个bug。
论文是把作者的思想提炼，逻辑化，体系化的结果，文档次之。而且重读经典论文，其收获是多维度的。 手册则会从使用或者注意点方面帮你完成对这个框架整体的认识。 源码则给你呈现了大量的细节。...因为后向传播必须为每个输入参数返回一个梯度（或None），所以PyTorch中的Autograd函数在带有位置信息参数下工作最佳。将关键字参数扁平化可以让这种处理更加方便。...在输入为元组类型的情况下，即便设置张量的requires_grad标志也不会触发后向传播。 使用这个 dummy tensor 可以避免要求用户设置输入张量的requires_grad标志。...3.2.2.1 压缩非张量 把一个tuple分割为一个张量列表和后续重建所需要的信息。...恢复后向传播的状态。 从前向传播输出找到需要梯度的张量，在后向传播的输入之中找到对应的张量。 进行后向传播。 返回梯度。
本文介绍张量 (Tensor) 的基本知识 。 参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此可以把它想象成一个数字的水桶。...，但是很多情况下，我们希望原始张量和变换后的张量互相不影响。...取值操作 如果我们有一个元素 tensor ，我们可以使用 .item() 来获得这个 value，而不获得其他性质： import torch x = torch.randn(1) print(type
，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。...在二维情况下，transpose相当于矩阵的转置，将行变为列，列变为行。在多维情况下，它会按照提供的轴(dimension)参数来重新排列维度。...在内部实现上，reshape通常通过修改张量的元数据（如shape和strides属性）来实现，而不需要重新排列数据本身。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...transpose（转置）函数可以实现交换张量形状的指定维度，permute可以一次交换更多维度。
信息熵这个词是克劳德·艾尔伍德·香农从热力学中借用过来的。在热力学中，用热熵来表示分子状态混乱程度的物理量。克劳德·艾尔伍德·香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。...（2）极值性：当P=0.5时，U的信息熵达到了最大。这表明当变量U的取值为均匀分布时（所有的取值的概率都相同），熵最大。...4 了解连续信息熵及其特性 在“3 信息熵的计算公式”中所介绍公式适用于离散信源，即信源中的变量都是从离散数据中取值。 在信息论中，还有一种连续信源，即信源中的变量是从连续数据中取值。...设两个变量X和Y ，它们的联合信息熵也可以由联合概率P(X,Y)进行计算得来。如公式7-5。 ? 公式7-5中的联合概率分布P(X,Y)是指X,Y同时满足某一条件的概率。...其数学意义可以有如下解释： 1.交叉熵公式 假设样本集的概率分布为p(x)，模型预测结果的概率分布为q(x)，则真实样本集的信息熵如公式7-9 ?
解决维度为3的张量有太多的索引问题引言在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，我们经常会遇到处理多维数据的情况。...以下是一些可能的解决方法：1. 检查索引数量首先，我们需要仔细检查代码中对维度为3的张量的操作，特别是索引相关的部分。确保我们的索引数量不超过3个，否则就需要修正代码。2....确保张量维度正确确定我们的张量的维度是否正确。我们可以使用适当的函数或方法来获取张量的维度信息，并与我们预期的维度进行比较，从而确保维度的一致性。3....在PyTorch中，张量的索引是从0开始的。基本索引基本索引用于访问张量中的单个元素。对于一维张量，可以直接使用索引值来获取对应位置的元素；对于高维张量，需要逐个指定每个维度上的索引值。...通过索引访问的张量元素仍然是一个张量，可以进一步进行操作。在索引操作中，可以使用负数表示从后向前索引（如-1表示最后一个元素）。
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