在某些情况下，可能需要使用 contiguous() 函数来保证新张量是连续存储的。...flip() torch.flip() 用于沿指定维度翻转张量的函数。它可以将张量在指定维度上进行翻转，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...flip() 返回的是一个新的张量，不会修改原始张量。 在翻转时，元素的相对顺序会发生变化。...() 在深度学习中的常见用途包括在处理图像数据时翻转图像，或者在神经网络中调整输入数据的方向以适应模型的期望输入。...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。
3. permute() 不会改变原始数据的存储顺序,只是改变了张量的视图。 4. 在某些情况下,可能需要使用contiguous() 函数来保证新张量是连续存储的。...flip() torch.flip() 用于沿指定维度翻转张量的函数。它可以将张量在指定维度上进行翻转，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...2. flip() 返回的是一个新的张量，不会修改原始张量。 3. 在翻转时，元素的相对顺序会发生变化。...() 在深度学习中的常见用途包括在处理图像数据时翻转图像，或者在神经网络中调整输入数据的方向以适应模型的期望输入。...mask(Byte Tensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为True 表示选择该位置的元素，元素值为False 表示不选择该位置的元素。
ToTensor 是 PyTorch 中 torchvision 库中的一个函数，用于将输入数据（例如图像、数组等）转换为张量的形式。...ToTensor 的使用方法接下来，我们将介绍如何在 PyTorch 中使用 ToTensor 函数。 首先，确保已经安装了 torchvision 库。...当涉及图像分类任务时，我们可以使用 ToTensor 函数将原始图像转换为张量，并进行归一化处理。...例如，一些图像增强技术可能需要使用原始图像的原始像素范围，而不是 [0, 1]。通道顺序的改变：ToTensor 函数默认将图像的通道顺序由原始的RGB（红绿蓝）改变为了BGR（蓝绿红）顺序。...通过随机翻转，在不改变图像内容的情况下，可以增加训练数据的多样性，加强模型对不同角度的图像的识别能力。 这些函数与ToTensor 一样，都是PyTorch中常用的图像预处理函数。
计算图(流, flow) 现在我们理解了Tensor的含义，是时候了解流(Flow)了。流是指一个计算图或简单的一个图，图不能形成环路，图中的每个节点代表一个操作，如加法、减法等。...第一种是单个系统分布式执行，其中单个Tensorflow会话（将在稍后解释）创建单个worker，并且该worker负责在各设备上调度任务。...此处张量从设备A传递到设备B。这在分布式系统中引起了一些性能延迟。延迟取决于一个重要属性：张量大小。设备B处于空闲模式，直到它接收到设备A的输入。...有损压缩 有损压缩涉及压缩数据的大小，并不在意它的值，这意味着它的值可能会在压缩过程中被破坏或不准确。...因此张量所占用的空间可以尽可能减少。 一旦张量到达节点，16位表示可以通过追加0回到它的原始形式。因此，32或64位表示将在到达节点进行处理后被还原。
，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。...这个过程不涉及元素之间的交换，只是调整了元素在内存中的分布，以适应新的形状。...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。...在这种情况下，可以使用contiguous函数将张量复制到连续的内存中，然后再使用view函数进行形状修改。
4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降低多达 57%。...但相比之下，单个 GPU 的显存大小却增长缓慢，这让显存成为了大模型训练的主要瓶颈，如何在有限的 GPU 内存下训练大模型成为了一个重要的难题。 为此，我们首先需要明确消耗显存的来源有哪些。...为了进一步提高性能，我们仔细研究了一阶矩的模式，发现在单个张量中存在很多异常值。...此外，rank-1 归一化能够简单的推广到高维张量中，并且随着张量规模的增大，它所产生的额外内存开销要小于分块归一化。...从指令微调的任务中可以看到，4 比特 AdamW 并不会破坏预训练模型的能力，同时能较好地使它们获得遵守指令的能力。 之后，我们测试了 4 比特优化器的内存和计算效率，结果如下表所示。
在本文中，作者介绍了一种称为FlattenQuant的方法，通过展平张量中的大通道，显著降低张量的最大值，以实现比特张量量化且精度损失最小。...作者的实验表明，FlattenQuant可以直接使用4比特，在LLM中实现48.29%的线性层计算，其余层使用8比特。...一种广泛采用的优化LLM推理的方法是GPTQ量化，如（Frantar等人，2022年）所述，采用4位量化权重。这有效地缓解了内存受限的问题，尤其是在小批量大小或短序列的情况下，性能令人印象深刻。...4 FlattenQuant Flattening the Tensor 作者提出的方法名为FlattenQuant，它利用了每张量量化来促进在LLM推理过程中的线性层计算中的高效低比特矩阵乘法。...在按照方程8对每张量进行4位和8位量化后，作者获得了量化张量分布 Q 与原始数据分布 P 之间的KL散度。然后，将得到的比率与预定义的阈值 \gamma 进行比较。
但是，这种方法导致难以调试模型以及实现具有变化图（changing graph）的动态模型（如 RNN）。...不仅如此，单个框架的使用者也会从 EagerPy 中获益，这是因为 EagerPy 提供了全面的类型注释以及对方法链接到任何框架的一致支持。 接下来我们来看 EagerPy 的具体设计与实现。...此外，许多计算仅在 CPU 上执行，为了避免这种情况，EagerPy 仅保留对原始框架特定张量的引用（例如 GPU 上的 PyTorch 张量），并将所有的操作委托给相应的框架。...这几乎不产生任何的计算开销。 完全可链接的 API 求和或平方之类的许多运算都要采用张量并返回一个张量。通常情况下，这些运算按顺序被调用。例如使用平方、求和和开平方根以计算 L2 范数。...EagerPy 的代码实例解析 如下代码 1 为一个通用 EagerPy 范数函数，它可以通过任何框架中的原生张量被调用，并且返回的范数依然作为同一个框架中的原生张量。 ?
，即多项式分层作为 P vs NP 问题的泛化，是不塌缩的）。...,n} 的概率分布 Q（{x_i}）中得到计算结果样本（其他 m×n 个隐藏的量子比特只用来给出低密度矩阵）。...图 S1：因子图和 QGM 的参数空间。a，两种模型都有多项式量级的参数的一种情况。在这种情况下，因子图不能代表 QGM 中的一些分布（如蓝色圆圈所示处）。...该图显示了如何在母哈密顿算子中构造一个项，该项对应于一组相邻的局部张量，例如 c 中的虚线框中的那些。...我们用一组相邻的张量构造每个局部项。每个局部张量可以涉及几个哈密顿量项（如虚线框和虚线框中的 c 所示），因此一些相邻组具有非空重叠，并且产生一般不交换的项。
张量所在设备的分配器负责管理张量的存储区，张量存储缓冲区是引用计数的，在没有引用保留时会进行释放。 3.3 单设备执行 让我们首先考虑最简单的执行场景：一个拥有单个设备的工作者进程。...4.4 控制流 虽然没有任何显式控制流的数据流图也非常有表达能力，但我们发现，在很多情况下，如果支持条件和循环，则可以用更简洁和有效来表示机器学习算法。...高层级的编程结构，如 if-conditionals 和 while-loops 则可以使用这些控制流操作符来轻松地编译成数据流计算图。...它涉及接收节点读取远程值的计划。如果不采取预防措施，这些节点可能会比必要时启动得更快，可能在执行开始时一次启动。...在这种情况下， TensorFlow 图拥有原计算图中执行大多数计算部分的多个副本，由单个客户端线程驱动这个大型图的整个训练循环。下图顶部对此进行了说明。
CacheGen使用新的KV编码器将这些特征张量压缩(而不是丢弃或重写)为更紧凑的比特流，从而减少了传输长上下文的 KV 特征所需的带宽。...凭借其KV编码器，CacheGen可以灵活地以不同形式传输上下文，包括多个比特流表示形式的KV特征(每个比特流表示形式具有不同的压缩率)和原始文本，这会产生更多的LLM处理成本，但不会产生解压缩成本或信息丢失...通过将KV特征压缩为更紧凑的比特流，CacheGen显著降低了长上下文中KV特征传输的带宽使用量，从而优于直接获取KV特征的基线以及在没有KV缓存的情况下加载文本上下文的基线。...在聊天应用程序中，用户可以在上次交互后几天后恢复与LLM的对话。在这些情况下，她的对话历史记录的KV缓存可能需要从GPU内存中换出，以便为其他活动对话会话节省空间。...相比之下，本文提出的编码器旨在压缩KV特征，压缩后的特征是比特流，在被LLM使用之前将被解压缩。该比特流不再采用KV张量的形式，可以采用更紧凑的表示形式，同时信息损失最小。
单量子比特系统的描述与测量已有所了解，那么多个量子比特的系统该如何描述以及怎样去测量呢？单量子比特系统与多量子比特系统之间又有怎样的关系呢？...设H1和H2分别为n1和n2维的希尔伯特空间.H1和H2的张量积为一个mn维的希尔伯特空间H=H1H2，对于H1中的每一个向量|h1〉和H2中的每一个向量|h2〉在H都有中唯一的向量|h1〉|h2〉，并且...AB的矩阵形式定义为这里AB是一个mp×mq的矩阵，表示矩阵A的中的第i行，第j列元素与矩阵B相乘。例如，Pauli矩阵和做张量积生成的矩阵为举个反例就可以验证张量积并不满足交换律 。...在数学上，设态，若不存在，使得则称 |ψ〉是纠缠的（entangled）。否则，称 |ψ〉不处于纠缠态（entangled state）。例如，在双量子比特系统中，处于纠缠态。... 变为本质上复合系统中量子态的演化也是矩阵的乘法，与单个子系统相比，只不过是多了张量积的运算。
对于大多数用于图像任务的现代卷积网络架构来说，这些特性尤其有用。 以前，SGD优化器更新步骤调用单独的内核来更新每个层的参数。新的18.11容器将多层的SGD更新聚合到单个GPU内核中，以减少开销。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...在cuDNN的最后几个版本中，我们还为一系列内存绑定操作(如添加张量、op张量、激活、平均池和批处理规范化)添加了操作NHWC数据布局的高度优化的内核。...当批处理大小较小时，cuDNN库可以使用在某些情况下使用持久算法的RNN实现。 虽然cuDNN已经为几个版本提供了持久的rnn支持，但是我们最近针对张量核对它们进行了大量的优化。...DALI中新增的操作符通过提供对COCO数据集(COCOReader)、基于iou的裁剪(SSDRandomCrop)和边界框翻转(BbFlip)的访问，为整个工作流提供了基于GPU的快速管道。
在隐式GEMM中，不是形成Transform矩阵，而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。 由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。 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。...如果GPU需要读取连续存储在内存中的32字节数据，它将执行单个合并内存事务来一次检索所有32字节。非合并内存事务发生在GPU需要访问未连续存储在内存中的数据时。...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。
掌握现有运算类型的知识比只知道或记住单个运算对以后来说也很有用。 请记住这一点，并在我们探索每一个类别时努力理解这些类别。现在让我们进入 reshaping 操作。...我们使用数学工具，如微积分和线性代数，计算机科学工具，如Python和PyTorch，physics and engineering tools ，如cpu和gpu，和机器学习工具，如神经网络，层，激活函数等...三、在PyTorch中对张量进行reshaping 现在让我们看看在不改变阶的情况下这个张量t可以被 reshaping 的所有方式: > t.reshape([1,12]) tensor([[1....., 3.] ] ]) 在本例中，我们将阶增加到3，因此我们没有了行和列的概念。然而，形状分量(2,2,3)的乘积仍然必须等于原始张量中的元素个数(12)。...请记住，其形状必须等于形状分量的乘积。这就是PyTorch如何在给定第一个参数为1的情况下计算出应该的值。
PoseNet 了解一下 PoseNet 可用于估计单个姿态或多个姿态，这意味着有两种算法，一种仅能检测图像/视频中的一个人，而另一种可以检测图像/视频中的多个人。为什么要有两个版本？...关键点位置——检测到的关键点在原始输入图像中的 2D xy 坐标。...将此数字设置得较低，以缩小图像，提高输送至网络的速度，不过这是以准确率为代价的。 水平翻转——默认值为 false，在姿态需要水平翻转/镜像的情况下。...只有在调整姿态置信度得分不够好的情况下，应该增加/减少其数值，以过滤不太精确的姿态。...热图中每个位置具有置信度得分，即该关键点类型的一部分存在于该位置中的概率。我们可以将其看作是把原始图像分割成 15x 15 网格，其中热图得分提供了每个关键点在每个网格正方形中存在可能性的分类。
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....在Python中，张量的索引操作与其他数据结构（如列表、数组）中的索引操作类似。可以使用方括号[]来指定要索引的位置，并使用逗号,来分隔不同维度上的索引。...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。...2, 3], # [7, 8, 9]])注意事项张量的索引操作返回的是一个新的张量，不会修改原始张量的值。...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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