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从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

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。...下图中所示的给定张量，我们可以用NCHW和NHWC的行主格式表示它们，行主存储通过顺序存储每一行来安排内存中的张量元素。 NCHW 这里W是最动态的维度。...同一通道中的元素存储在一起，然后是下一个通道中的元素。 NHWC 这里C是动态的维度。

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深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习...(3,tf.float32) # 放入数据 tensorflow 会把传入的数据当做张量 a=y 此时y不会当做列表 a=[x,] 此时a是list enq_many = Q.enqueue_many...) recodes:上边的value field_delim:默认分隔符 record_defaults:指定每列类型,指定默认值 参数决定了张量的类型,并设置一个值,在字符串中缺少使用默认值...(标签 像素值) 即为0-9 1024红色通道,1024绿色,1024蓝色 每行3072个字节 目标值+特征值 TFRecords 分析,存取 ​ Tensorflow内置文件格式,二进制文件..., 更好的利用内存,速度快,更好的赋值和移动 ​ 为了将二进制数据和标签 存储在同一个文件中 ​ 文件格式*.tfrecords ​ 写入文件内容:Example协议块 ----->类字典格式 ​ 每个

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...举例 假如生产一批零件，体积为 x1，重量为 x2，体积和重量就是我们选择的特征， 把它们喂入神经网络，当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出。...推导： 第一层 X 是输入为 1X2 矩阵 用 x 表示输入，是一个 1 行 2 列矩阵，表示一次输入一组特征，这组特征包含了 体积和重量两个元素。...这样在 feed_dict 中可以喂入若干组体积重量了。 前向传播过程的 tensorflow 描述： 举例 : 这是一个实现神经网络前向传播过程，网络可以自动推理出输出 y 的值。...由神经网络的实现结果，我们可以看出，总共训练 3000 轮，每轮从 X 的数据集 和 Y 的标签中抽取相对应的从 start 开始到 end 结束个特征值和标签，喂入神经 网络，用 sess.run 求出

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10 个常见机器学习案例：了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...接下来，将数据分解为输入数据和输出数据，来拟合一个监督机器学习模型（如测量值和花卉品种），得到矩阵（X）和矢量（y）。矢量是线性代数中的另一个关键数据结构。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...如上所述，正如该方法名称所示，它是源自线性代数领域的矩阵分解方法。 该方法在线性代数中有广泛的用途，可直接应用于特征选择、可视化、降噪等方面。 在机器学习中我们会看到以下两个使用 SVD 的情况。...如果扩展到多个维度，深度学习方法可以处理向量、矩阵，甚至输入和系数的张量，此处的张量是一个两维以上的矩阵。

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...举例 假如生产一批零件，体积为 x1，重量为 x2，体积和重量就是我们选择的特征， 把它们喂入神经网络，当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出。...推导： 第一层 X 是输入为 1X2 矩阵 用 x 表示输入，是一个 1 行 2 列矩阵，表示一次输入一组特征，这组特征包含了 体积和重量两个元素。...这样在 feed_dict 中可以喂入若干组体积重量了。 前向传播过程的 tensorflow 描述： 举例 : 这是一个实现神经网络前向传播过程，网络可以自动推理出输出 y 的值。...总共训练 3000 轮，每轮从 X 的数据集 和 Y 的标签中抽取相对应的从 start 开始到 end 结束个特征值和标签，喂入神经 网络，用 sess.run 求出 loss，每 500 轮打印一次

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TensorFlow官方教程翻译：TensorFlow调试器

从追溯中可以看到，操作是在代码debug_mnist.py:105-106行创建的： diff=y_*tf.log(y) *tfdbg的功能使得追溯张亮和操作到Python源文件中每行变得容易。...它可以用操作或者张量注释创建它们的Python文件的每行。...这会导致，在Session.run()被调用时，中间的张量和运行时的图被转储到你选择的一个共享存储位置上。....* Q:为什么我不能再tfdbg命令行界面选择文本？ A:这是因为tfdbg命令行界面在终端中默认开启了鼠标事件。这个鼠标-任务模式重载了默认的控制台交互，其中包括文本选择。...你可以使用命令mouse off或者m off来重新开启文本选择。 Q:开源的TensorFlow中的tfdbg命令行界面对于特殊平台系统的要求是什么？ A:在Mac OS X，需要ncurses库。

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Tensorboard详解（下篇）

运行程序，生成日志文件，然后在tensorboard的IMAGES栏目下就会出现如下图一所示的内容（实验用的是mnist数据集）。仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。...仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。该仪表盘始终嵌入每个标签的最新音频。...1.3 SCALARS Tensorboard 的标量仪表盘，统计tensorflow中的标量（如：学习率、模型的总损失）随着迭代轮数的变化情况。...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。...5）选择最优模型 6）用Embedding Projector进一步查看error出处 Tensorboard虽然只是tensorflow的一个附加工具，但熟练掌握tensorboard的使用，对每一个需要对

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入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...接下来，将数据分解为输入数据和输出数据，来拟合一个监督机器学习模型（如测量值和花卉品种），得到矩阵（X）和矢量（y）。矢量是线性代数中的另一个关键数据结构。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...如上所述，正如该方法名称所示，它是源自线性代数领域的矩阵分解方法。 该方法在线性代数中有广泛的用途，可直接应用于特征选择、可视化、降噪等方面。 在机器学习中我们会看到以下两个使用 SVD 的情况。...如果扩展到多个维度，深度学习方法可以处理向量、矩阵，甚至输入和系数的张量，此处的张量是一个两维以上的矩阵。

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入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

数据集和数据文件 在机器学习中，你可以在数据集上拟合一个模型。 这是表格式的一组数字，其中每行代表一组观察值，每列代表观测的一个特征。...接下来，将数据分解为输入数据和输出数据，来拟合一个监督机器学习模型（如测量值和花卉品种），得到矩阵（X）和矢量（y）。矢量是线性代数中的另一个关键数据结构。...one-hot 编码可以理解为：创建一个表格，用列表示每个类别，用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值，并将「0」值添加到所有其他列。...如上所述，正如该方法名称所示，它是源自线性代数领域的矩阵分解方法。 该方法在线性代数中有广泛的用途，可直接应用于特征选择、可视化、降噪等方面。 在机器学习中我们会看到以下两个使用 SVD 的情况。...如果扩展到多个维度，深度学习方法可以处理向量、矩阵，甚至输入和系数的张量，此处的张量是一个两维以上的矩阵。

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练，也就是用**Q（s,a）**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据？ 我们知道Q（s,a）中的state表示蛇的状态。...张量的shape本身是一个「元组」，元组元素的「个数」就代表了维度数，而从tuple[0]开始，表示每一维度（「从高维到低维」）的元素数量。...比如（2,3）就表示为一维有3个元素，二维两个元素的二维张量。 「tensorflow中使用张量的优势」 用tensorflow 搭建的神经网络，输入层和输出层的值都是张量的形式。...，例如在DQN中，输入的是多维的描述环境的张量，内含许多复杂的小数，经处理输出的就是代表了上下左右四个可选择的动作的数字。...它是一个提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。

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张量 101

import tensorflow as tf tf.Tensor 由以下两个特征定义： 数据类型 (data type)，包括整数、浮点数和字符等 形状 (shape) Tensor 中的每个元素都具有相同而其已知的数据类型...4 维张量：加入频率维度 当你可以在时间维度上纵横 (不同天，如 t, t-1, t-2, …)，可以在横截维度上驰骋 (不同股票，如茅台、平安等)，可以在信息维度上选择 (不同产出，如收盘价、交易量等...在元素层面的操作用两类： 用运算符 “+,–, *, /” 来连接两个形状一样的张量 (要不然触发广播机制) 用函数如 exp(), softmax() 来传递一个张量 两类在元素层面运算出来的的结果张量的形状不变...在行上元素做 softmax，显然在行上元素求和都等于 1，因为有三列，所有最后结果是三个 1。...Z 的形状是 (10,60000)，显然 softmax 应该作用在每行上 (axis= 0)，因此对于每一张图片 (一共 60000 张)，输出应该是数字 1 到 10 对应的概率。

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TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

现在我们可以知道测试集中前5幅图像的类别。你可以将其与上述One-Hot编码向量进行比较。例如，第一幅图像的类是7，其对应于One-Hot编码向量中索引为7的元素，该元素值为1。...首先，我们定义输入图像的占位符变量‘x’。这允许我们改变输入到TensorFlow图的图像。这是一个所谓的张量（tensor），这意味着它是一个多维向量或矩阵。...行和num_classes列的二维张量（或矩阵） 。...1logits = tf.matmul(x, weights) + biases 现在logits是一个带有num_images行和num_classes列的矩阵，其中第 i 行和第 j 列的元素是对第...[3] Softmax回归 1y_pred = tf.nn.softmax(logits) 可以通过获取 y_pred矩阵中每行中最大元素的索引计算预测的类别 y_pred_cls。

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学习TensorFlow中有关特征工程的API

框架中一共包含有两个特征列接口：特征列接口和序列特征列接口。 1.了解特征列接口 特征列（tf.feature_column）接口是TensorFlow中专门用于处理特征工程的高级API。...代码运行后，张量net与net1的输出结果如下： [[1. 2.] [5. 6.]] [[3. 4.] [7. 8.]] 结果输出了两行数据，每一行都是一个形状为[2,2]的数组。...输出的结果中有两条数据，每条数据有4个元素： 第1个元素为price列的具体数值。 后面3个元素为price_bucketized列的具体数值。...从结果中可以看出，一共有两条数据，每条数据有9列。这9列数据可以分为以下3个部分。 第1部分是embedding_col列的数据内容（见输出结果的前3列）。...输出的结果共有9行，每3行为一个数组： 前3行是embedding_column_a。 中间3行是embedding_column_b。 最后3行是shared_embedding_columns。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

您的主要选择是手动微分、有限差分逼近、前向自动微分和反向自动微分。TensorFlow 实现了反向自动微分，但要理解它，最好先看看其他选项。所以让我们逐个进行，从手动微分开始。...在所有不规则张量中，第一个维度始终是一个常规维度（也称为均匀维度）。 不规则张量r的所有元素都是常规张量。...i个张量和r3中的第i个张量被连接。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。...，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...张量的例子 它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...得到的输出张量的形状是具有两列的矩阵。一列保存每个读取pcap数据包的时间戳标量。另一列将相应的分组数据保存为字符串。输出张量（矩阵）中的每一行对应一个pcap数据包。 ?...packet_data_buffer分别位于第二列（index [1]）和相同（* record_read）行。 这涵盖了C ++代码的关键元素。现在看一下Python文件。...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。

1.8K30

PyTorch入门笔记-gather选择函数

[x215h32ivd.png] 2D 张量可以看成矩阵，2D 张量的第一个维度为矩阵的行 (dim = 0)，2D 张量的第二个维度为矩阵的列 (dim = 1)，从左向右依次看三个红色元素在矩阵中的具体位置...如果按照从上到下来看三个红色元素，采集元素的顺序和从前面从左向右看的时候不同，此时采集元素的顺序为 1, 5, 6，现在看看此时这三个红色元素在矩阵中的具体位置： 1: 第 0 行的第 1 列 5: 第...比如对于前面的 2D 张量，对行索引且每一行只采集一个元素，则 index 在行上的长度为 1，index 的形状即为 (1 x 3)； 接下来使用一个形状为 (3 x 5) 2D 张量来详细的分析 gather...行的第 4 列 如果想要使用 gather 函数采集元素，需要在 index 中指定 5 个行索引号，而每列只索引一个元素且在行上索引 (dim = 0)，因此最终我们需要传入 index 张量的形状为...列 如果想要使用 gather 函数采集元素，需要在 index 中指定 3 个列索引号，而每行只索引一个元素且在列上索引 (dim = 1)，因此最终我们需要传入 index 张量的形状为 (1, 3

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搭建的神经网络过程

i 行 j 列个元素,每个元素可 以用行号和列号共同索引到; 举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 判断张量是几阶的,就通过张量右边的方括号数,0 个是...举例 假如生产一批零件,体积为 x1,重量为 x2,体积和重量就是我们选择的特征, 把它们喂入神经网络,当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出。...#coding:utf-8 import tensorflow as tf #定义输入和参数 #用placeholder实现输入定义 ，sess.run中喂一组数据,数据 shape 的第一维位置写数据的组数...搭建神经网络的八股 举例： 随机产生 32 组生产出的零件的体积和重量，训练 3000 轮，每 500 轮输出一次损 失函数。...，表示32组 体积和重量 作为输入数据集 X = rng.rand(32,2) #从X这个32行2列的矩阵中，取出一行，判断如果和小于1，给Y赋值1，如果和不小于1，给Y赋值0 #作为输入数据集的标签（

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模型量化与量化在LLM中的应用 ｜ 得物技术

非结构化剪枝：随机剪除权重张量中的不重要的元素，因而它通常会保持原本的权重结构，而造成稀疏的乘法计算，但并不能适配于通用的硬件，因而需要专用的硬件才能实现加速。...设x为一个张量（它可以为权重，也可以是推理的中间变量），其量化过程可以表示如下， 用b表示量化位宽，q{min}与q{max}分别表示整型值域的范围，例如int-8量化可以取[-128,127]，即q{...以下是一段简单的代码表示张量x从fp32量化到int8整型，再反量化回fp32的示例： x->x{int}->x_hat的过程的一个示例如下： 量化前x： 量化后x_hat： 对称/非对称 相比于非对称量化...以下是来自qualcomm 的量化白皮书中的分析，如权重和输入都选择非对称量化时，以Linear层的矩阵乘法为例，将表达式展开如下： 第一项是整型张量的乘法操作，是必须的即时操作； 第三、四项的操作包含了...若指定group size，例如g=128，则会以每128列为单位统计量化参数，并对每一行的权重做量化，对于W∈R^{K×M}，量化参数的数量为K×(M/g)。

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