如何在PyTorch中做批量点积？ - 腾讯云开发者社区

书接前文，我们了解了 —— # 刹车与油门：PyTorch Autograd 的赛车之旅，如文所说，自动微分是 PyTorch 深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。...PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分（Automatic Differentiation，AD）是深度学习框架中的关键技术之一，它使得模型训练变得更加简单和高效。...雅可比向量积是一个向量和一个向量的乘积，其中第一个向量是函数的导数，第二个向量是任意向量。 PyTorch中的autograd模块提供了autograd.grad函数，使我们能够计算雅可比向量积。...雅可比向量积在训练神经网络中起到关键作用，特别是在使用优化算法进行参数更新时。它能够高效地计算梯度，提高训练速度和稳定性。结论 PyTorch中的自动微分和雅可比向量积是深度学习中不可或缺的工具。...通过这篇博客，我们深入了解了如何在PyTorch中使用自动微分，并了解了雅可比向量积的基本概念和应用。这些技术使得模型训练更加简单和高效，为深度学习的发展提供了强大的支持。

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PyTorch使用------张量数值计算

学习目标掌握张量基本运算掌握阿达玛积、点积运算掌握PyTorch指定运算设备 PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算....点积运算要求第一个矩阵 shape: (n, m)，第二个矩阵 shape: (m, p), 两个矩阵点积运算 shape 为: (n, p)。...运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为3维 torch.matmul...torch.matmul(torch.randn(5, 4), torch.randn(3, 4, 5)).shape) 3. torch.mm 函数的用法 def test03(): # 批量点积运算...和运算符 * 的用法点积运算: 运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为

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从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

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。 NHWC(样本数，高度，宽度，通道):这种格式存储数据通道在最后，是TensorFlow的默认格式。...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。...当GPU需要访问存储在内存中的数据时，它会在“事务”中这样做。根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。...如果使用NCHW，它将属于单个通道的所有元素存储在一起，我们将不得不跨到位置a[0]， a[16384]， a[32,768]……直到位置a[16384x31]进行1x1卷积。

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Transformer、BERT细节基础知识点

self-attention中，sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度，也包括这个词本身。...在相同量级的情况下，qi与ki点积的值会是最大的（可以从“两数和相同的情况下，两数相等对应的积最大”类比过来）。...在FC层的每一行量级相同的前提下，理论上和 x 相同的那一行对应的点积和softmax概率会是最大的（可类比本文问题1）。...下面两个问题也非常好，值得重点关注，但网上已经有很好的解答了，如下： 9、Transformer的点积模型做缩放的原因是什么？...embedding size，因此乘以embedding size的开方使得embedding matrix的方差是1，在这个scale下可能更有利于embedding matrix的收敛 12. bert中为什么采用层归一化而不是批量归一化

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RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大！

为什么要设计这种极简模型，这么简单的纯手工设计模型又是如何在ImageNet上达到SOTA水平的呢？ 2 为什么要用VGG模型？...单路架构灵活性更好，容易改变各层的宽度（如剪枝）。 5. RepVGG主体部分只有一种算子：3x3卷积接ReLU。...在设计专用芯片时，给定芯片尺寸或造价，我们可以集成海量的3x3卷积-ReLU计算单元来达到很高的效率。别忘了，单路架构省内存的特性也可以帮我们少做存储单元。...训练完成后，我们对模型做等价转换，得到部署模型。这一转换也非常简单，因为1x1卷积是一个特殊（卷积核中有很多0）的3x3卷积，而恒等映射是一个特殊（以单位矩阵为卷积核）的1x1卷积！...在这一示例中，输入和输出通道都是2，故3x3卷积的参数是4个3x3矩阵，1x1卷积的参数是一个2x2矩阵。

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pytorch中一些最基本函数和类

考虑是否需要可学习参数：如果需要为激活函数添加可学习的参数，可以参考PyTorch官方激活函数源码实现，如PReLU等。...PyTorch中的卷积操作有哪些高级技巧和最佳实践？在PyTorch中，卷积操作是深度学习中非常重要的一个环节，特别是在卷积神经网络（CNN）中。...1x1卷积： 1x1卷积（也称为深度可分离卷积）可以用于减少计算量和参数数量。它将卷积操作分解为两个步骤：一个1x1卷积用于通道维度的压缩，另一个卷积用于特征提取。...如何在PyTorch中高效地管理和优化参数？...运行结果： 5. nn.functional中的函数 nn.functional提供了各种用于构建神经网络的函数，如激活函数、池化操作等。

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GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？谁说不可以

在这篇文章中，我将主要讨论 PyTorch 框架。有部分工具尚未包括在 PyTorch（1.0 版本）中，因此我也写了自定义代码。...我们将着重探讨以下问题：在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存，要如何在单个或多个 GPU 服务器上训练模型；如何尽可能高效地利用多 GPU 机器；在分布式设备上使用多个机器的最简单训练方法...但你很确定将批量加倍可以优化结果。你要怎么做呢？这个问题有一个简单的解决方法：梯度累积。 ? 梯度下降优化算法的五个步骤。...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。...充分利用多 GPU 机器现在我们具体来看如何在多 GPU 上训练模型。在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。

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深度理解和可视化ResNets

表中总结了每一层的输出大小和结构中每一点卷积核的维数。 ? 图2. ResNet 34的输出和卷积内核的大小但这是不可见的。我们想要图像，一张图片胜过千言万语！...在图1中，我们可以看到它们使用的内核大小为7，特征映射大小为64。你需要推断它们在每个维度上都填充了3次0，并在PyTorch文档中进行检查。...考虑到这一点，在图4中可以看出该运算的输出大小将是（112×122）。...此处的运算是指卷积的批量标准化和ReLU激活到输入，除了块的最后一个运算，该运算没有ReLU。因此，在PyTorch实现中，他们区分包含2个运算的块：基本块，以及包含3个运算的块：瓶颈块。...在Shortcut中，我们需要应用一种向下采样策略。1×1卷积方法如图10所示。 ?

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PyTorch使用------张量的创建和数值计算

PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...data = data1 * data2 print(data) if __name__ == '__main__': test01() test02() 2.3 点积运算...点积运算要求第一个矩阵 shape: (n, m)，第二个矩阵 shape: (m, p), 两个矩阵点积运算 shape 为: (n, p)。...运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为3维 torch.matmul...和运算符 * 的用法点积运算: 运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算 torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维 torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算

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从头开始了解Transformer

点积表示输入序列中两个向量的由学习任务定义的“相关”程度，并且输出向量是整个输入序列的加权和，其权重由这些点积确定。...因此首先需要在Pytorch中实现这个基本的self-attention操作。我们应该做的第一件事就是弄清楚如何在矩阵乘法中表达self-attention。...接下来，我们需要计算点积。这与每个head的操作相同，因此我们将head折叠到batch的维度中。...缺点是编码函数的选择是一个复杂的超参数，它使实现变得复杂一点。为简单起见，我们将在实现中使用位置嵌入。 Pytorch 这是pytorch中的完整文本分类Transformer。...更多关于如何在以后做到这一点。文本生成Transformer 我们下一个将尝试的技巧是自回归 (autoregressive) 模型。

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深入浅出卷积神经网络及实现！

卷积层块的输出形状为(批量大小, 通道, 高, 宽)。当卷积层块的输出传入全连接层块时，全连接层块会将小批量中每个样本变平（flatten）。...AlexNet引入了大量的图像增广，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。我们将在后面的图像增广中详细介绍这种方法。...例如，在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。...前3条线路使用窗口大小分别是1*1、3*3和5*5的卷积层来抽取不同空间尺寸下的信息，其中中间2个线路会对输入先做1*1卷积来减少输入通道数，以降低模型复杂度。...ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样：在输出通道数为64、步幅为2的7*7卷积层后接步幅为2的3*3的最大池化层。不同之处在于ResNet每个卷积层后增加的批量归一化层。

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「笔记」PyTorch预备知识与基础操作

** 哈达玛积两个矩阵的按元素乘法称为哈达玛积（Hadamard product）（数学符号 ? ） ? 点积给定两个向量 ? ，它们的点积（dot product） ? （或 ?...矩阵-向量积现在我们知道如何计算点积，我们可以开始理解矩阵-向量积（matrix-vector products）。回顾矩阵 ? 和向量 ? 。让我们从可视化矩阵 ?...在代码中使用张量表示矩阵向量积，我们使用与点积相同的 dot 函数。当我们为矩阵 A 和向量 x 调用 np.dot(A, x)时，会执行矩阵向量积。...要生成矩阵积 ? ，最简单的方法是考虑 ? 的行向量和 ? 的列向量: ? 当我们简单地将每个元素 ? 计算为点积 ? : ? [我们可以将矩阵-矩阵乘法 ? 看作是简单地执行 ?...我们的目的不是计算微分矩阵，而是批量中每个样本单独计算的偏导数之和。对非标量调用backward需要传入一个gradient参数，该参数指定微分函数关于self的梯度。

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PyTorch张量

PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发，专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。...在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...在深度学习中，阿达玛积常用于激活函数的计算、权重更新以及在一些特定的层中，如注意力机制中的权重计算等。与矩阵乘法不同，阿达玛积不是基于矩阵的行和列的乘法，而是基于单个元素的乘法。...我们可以在 CPU 中运算, 也可以在 GPU 中运算。...点积（内积）：两个张量的点积通常是指它们之间的逐元素乘法后求和。外积：两个向量的外积会产生一个矩阵，其中每个元素是第一个向量的元素与第二个向量的元素的乘积。

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vgg网络论文_dna结构综述论文

C型架构中的1*1卷积的意义主要在于线性变换，而输入通道数和输出通道数不变，没有发生降维（增加决策函数的非线性且不会影响到感受野的大小）。...连接4096隐含点全连接层，激活函数ReLU。连接Dropout层。全连接层，Dropout层。最后连接1000隐含点全连接层，Softmax 分类输出概率。输出概率最大类别。...因为这是能捕捉到各个方向的最小尺寸了，如ZFNet中所说，由于第一层中往往有大量的高频和低频信息，却没有覆盖到中间的频率信息，且步长过大，容易引起大量的混叠，因此滤波器尺寸和步长要尽量小；...，一个激活函数和两个激活函数的区别模型训练方法：使用具有动量的小批量梯度下降优化多项式逻辑回归目标函数。...（利用模型的互补性提高模型的性能，这也是现在比赛中参赛者所做的）模型总结： 1.通过逐步增加网络深度来提高性能，虽然看起来有一点小暴力，没有特别多取巧的，但是确实有效，很多pretrained的方法就是使用

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【他山之石】Pytorch学习笔记

取第一行到第三行的第一列到第三列；[1:3,: ]取第1, 2行；[ : ,1: 3]取第1, 2列 1.3 NumPy的算术运算 1.3.1 相乘 A*B 或 multiply(A, B) 1.3.2 点积...concatenate( axis=0 )按行连接；concatenate( axis=1 )按列连接 stack( axis=0 )按行堆叠；stack( axis=1 )按列堆叠 1.5 批量处理...max( x ) 取最大元素；max( x , dim=0) 取最大行并返回下标；topk( x, 1, dim=0) 取一个最大行并返回下标 2.4.9 矩阵操作常用矩阵函数 dot 向量点积...；mm 矩阵乘法；bmm 三维矩阵乘法 2.4.10 Pytorch与Numpy比较 pytorch与numpy函数对照表 2.5 Tensor与Autograd 2.5.2 计算图左图正向传播...num_workers 多进程加载；collate_fn 拼接batch方式；pin_memory 数据保存在pin memory区；drop_last 丢弃不足一个batch的数据 batch = 2 批量读取

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深度学习入门：理解神经网络和实践

以下是一些可以增加到文章中的内容：激活函数介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...介绍批量归一化（Batch Normalization）的概念和优势，以及如何在神经网络中应用它来加速训练和提高性能。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）...、PyTorch和Keras，并讨论它们的特点和适用情况。...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。

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【Pre-Training】超细节的 BERTTransformer 知识点

Transformer 的点积模型做缩放的原因是什么？在 BERT 应用中，如何解决长文本问题？ 1.不考虑多头的原因，self-attention 中词向量不乘 QKV 参数矩阵，会有什么问题？...self-attention 中，sequence 中的每个词都会和 sequence 中的每个词做点积去计算相似度，也包括这个词本身。...在相同量级的情况下，与点积的值会是最大的（可以从 “两数和相同的情况下，两数相等对应的积最大” 类比过来）。...说不定可以是一种新的表示理论：）参考：https://www.zhihu.com/question/374835153 9.Transformer 的点积模型做缩放的原因是什么？...维度与点积大小的关系是怎么样的，为什么使用维度的根号来放缩？针对为什么维度会影响点积的大小，在论文的脚注中其实给出了一点解释： ?

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PyTorch 2.2 中文官方教程（十）

尝试在 PyTorch 中自动融合卷积和批量归一化的主要挑战之一是 PyTorch 没有提供一种轻松访问计算图的方法。...相反，在推理期间，批量归一化由逐点加法和乘法组成，这些操作可以“烘烤”到前面卷积的权重中。这使我们能够完全从我们的模型中删除批量归一化！...每个节点代表 Python 代码中的调用点（无论是函数、模块还是方法），边缘（在每个节点上表示为args和kwargs）代表这些调用点之间传递的值。...计算 Hessian 向量积的朴素方法是将完整的 Hessian 材料化并与向量进行点积。...每个样本梯度计算是计算批量数据中每个样本的梯度。在差分隐私、元学习和优化研究中，这是一个有用的量。注意本教程需要 PyTorch 2.0.0 或更高版本。

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Resnet 18网络模型

左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。残差映射在现实中往往更容易优化。...以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么f(x)即为恒等映射。...在残差块中，输入可通过跨层数据线路更快地向前传播 ResNet沿用了VGG完整的3×3卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3×3卷积层。...每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。...（BN层是有参数的） ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样：在输出通道数为64、步幅为2的7×7卷积层后，接步幅为2的3×33×3的最大汇聚层。

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深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍

图片由于结果中的每一个元素都是相乘的两个矩阵的每一行和每一列的点积，所以并行的同时进行这些点积运算速度会非常快。卷积神经网络也类似，卷积核和图片的每个区域进行点积也是并行运算。...如果使用卷积层、批量归一化等层后，这些定义会更加麻烦。...TensorFlow 与 PyTorch 的区别是 TensorFlow 需要先显式的构造一个计算图，然后重复运行；PyTorch 每次做前向传播时都要构建一个新的图，使程序看起来更加简洁。...最后更新的时候在小批量上更新，一个周期会迭代所有的小批量数据。一般的 PyTorch 模型基本都长成这个样子。...使用tape 计算梯度，类似 PyTorch 中的 backward。

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