张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：
LOC(a00)表示第一个元素的存储位置，即基地址，LOC(aij)表示aij的存储位置。 授人以鱼不如授人以渔，告诉你记住公式，就像送你一条鱼，不如交给你捕鱼的秘籍！ 存储位置计算秘籍：aij的存储位置等于矩阵第一个元素的存储位置，加上前面的元素个数*每个元素占的空间数。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
在N-D网格上广播用于评估的参数。给定N个一维坐标数组*args，返回一个N- d坐标数组的列表输出，用于计算N- d网格上的表达式。
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数，这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值，只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则，而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
非降路径问题 是组合计数模型 , 利用该组合计数模型 , 可以处理一些常见的组合计数问题 ;
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的卷积算法，包括 零填充(zero padding)和单位步长(unit-stride)等参数在不同设置下计算推导。
我们定义一个包含向量中元素索引的集合，然后将集合写在脚标处，表示索引向量中的元素。比如，指定 x_1、x_3、x_6 ，我们定义集合S={1,3,6} ，然后写作 x_S 。
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85939988
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 一些你可能不知道的优质公众号！ 这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。
官方文档地址：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops
注：张量默认创建int64（长整型）类型，整数型的数组默认创建int32（整型）类型。
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
选自Medium 作者：Niklas Donges 机器之心编译 参与：Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
选自Medium 作者：Niklas Donges 机器之心编译 参与：Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的，借此，我们就能够更好的做出决策。所以，如果你真的希望了解机器学习具体算法，就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中，我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学，被广泛应用于理工类学科中；因为它可以帮助我们对自然现象建模，然后进行高
安妮 编译自 AWS官博 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Apache MXNet v0.12来了。 今天凌晨，亚马逊宣布了MXNet新版本，在这个版本中，MXNet添加了两个重要新特性： 支
argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象熵，所有的运算操作（Operation）也都是基于张量对象进行的，我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘，想加等一些基本运算操作的组合。
这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
这篇博客的主要内容是对谷歌提出的transformer 进行论文解读，包含算法复杂度的分析。对应的论文是 “Attention is all you need", 链接如下 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 。
在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作，神经网络中的所有参数（例如权重和偏置）都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。
AI科技评论消息：我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是“稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以“1”表示，未购买以“0”表示，这张表的大部分将会是0。 使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。 AI科技评论发现，在ACM的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能
我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是 “稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以 “1” 表示，未购买以 “0” 表示，这张表的大部分将会是 0。 使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。 AI研习社 发现，在 ACM 的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能委
AI 研习社按：张量是神经网络模型中最基本的运算单元，模型内部绝大部分的数据处理都需要依靠张量为载体，进行一系列的数学运算，然后得到结果。就像张量是矩阵在高维度下的推广一样，本文将深入探讨秩和行列式这
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量（本小节中的“张量”指代数对象）有一些实用的属性。例如，你可能已经从按元素操作的定义中注意到，任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样，给定具有相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如，将两个相同形状的矩阵相加，会在这两个矩阵上执行元素加法。
不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列
EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
非凸优化在现代机器学习中普遍存在。研究人员设计了非凸目标函数，并使用现成的优化器（例如随机梯度下降及其变体）对其进行了优化，它们利用了局部几何并进行迭代更新。即使在最坏的情况下求解非凸函数都是 NP 困难的，但实践中的优化质量通常也不是问题，人们普遍认为优化器会找到近似全局最小值。
创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
本文提出新的层：Lambda Layers，一种自注意力的替代方法，主要用于捕获输入和Content结构化的信息（例如一个像素被其他像素包围）之间的远程交互。Lambda Layer通过将Content转换成称为Lambda的线性函数，并将这些线性函数分别应用于每个输入以捕获此类交互。
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上，A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS，这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。当样本数据变化归因于一个独立的变量时，就使用一维插值；反之样本数据归因于多个独立变量时，使用多维插值。
世界上许多最棘手的科学挑战，如开发高温超导体和了解空间和时间的本质，都涉及到处理量子系统的复杂性。使这些挑战变得困难的原因是这些系统中的量子态数量呈指数级增长，使得暴力计算变得不可行。为了解决这个问题，使用了称为张量网络的数据结构。张量网络让人们专注于与现实问题最相关的量子态 - 低能量状态，而忽略其他不相关的状态。张量网络也越来越多地在机器学习（ML）中找到应用。然而，仍存在阻碍它们在ML领域中广泛使用的困难：
选自Lilian Weng的博客 作者：Lilian Weng 机器之心编译 编辑：赵阳 本文是一篇综述性的博客，探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。 大型 Transformer 模型如今已经成为主流，为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大，但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说，使用大型 Transformer 模型进行推理的难点，除了模型的规模不断扩大外，还有两个不可忽略的地方： 内存消耗大：推理时，需要把模型参数和中间状
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas David 【新智元导读】为加速矩阵乘法，DeepMind的AlphaTensor都有什么神操作？1小时超长视频，带你读懂这篇Nature封面。由浅入深，全网最细。 DeepMind前不久发在Nature上的论文Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning引发热议。 这篇论文在德国数学家Volken Strassen「用加法换乘法」思路和算法的
Return coordinate matrices from coordinate vectors.Make N-D coordinate arrays for vectorized evaluations of N-D scalar/vector fields over N-D grids, given one-dimensional coordinate arrays x1, x2,…, xn.Changed in version 1.9: 1-D and 0-D cases are allowed.
Working with Matrices： 了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready： 许多算法依赖矩阵运算。 Tens
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
