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在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新

一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...停止计算某个模块的梯度在本大类方法中，主要涉及到了tensor.detach()和requires_grad的设置，这两种都无非是对某些模块，某些节点变量设置了是否需要梯度的选项。...因此对此新的张量进行的梯度流也不会流过原先的计算图，从而起到了截断的目的。这样说可能不够清楚，我们举个例子。众所周知，我们的pytorch是动态计算图网络，正是因为计算图的存在，才能实现自动求导机制。...设置requires_gradtensor.detach()是截断梯度流的一个好办法，但是在设置了detach()的张量之前的所有模块，梯度流都不能回流了（不包括这个张量本身，这个张量已经脱离原先的计算图了

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。 “为什么不使用 NumPy 库呢？”...对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。...torch.tensor() torch.sum() torch.index_select() torch.stack() torch.mm() 在安装完Pytorch后，在代码中可以直接导入： # Import...PyTorch 中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。 总结 我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。

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《PytorchConference2023 翻译系列》7-深入探索CUTLASS：如何充分利用Tensor Cores​​

Cutlass在PyTorch生态中的应用 在PyTorch中作为Inductor后端 AItemplate和Xformer使用Cutlass特性 PyTorch geometric应用Cutlass做...Collective mainloop（集合主循环）是一个循环结构，用于在多个线程中执行MMA操作。它负责将输入矩阵切分成小块，并在多个线程之间协调数据传输和计算操作。...主循环使用MMA指令对这些小块执行矩阵乘累加操作，利用硬件的并行性和局部性来加速计算。主循环还处理线程同步和通信，以确保正确的数据依赖关系和结果的一致性。...这里的“主循环”指的是在伪代码中靠近本文顶部的“cluster tile k”循环。算法可能需要对多个块进行循环的情况会在这里发生。...在PyTorch生态系统中，你在哪里可以找到Cutlass呢？在高层级上，你会在eager模式下找到一些稠密和稀疏操作，并且目前有一个PR正在将Cutlass作为Inductor的另一种后端添加进去。

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基于PyTorch重写sklearn，《现代大数据算法》电子书下载

关键方法和目标 令人尴尬的并行循环 速度提升50％+，精简50％+ 为什么Statsmodels有时会慢得让人无法忍受？...令人尴尬的并行循环 包括内存共享，内存管理 通过PyTorch和Numba的CUDA并行性 2. 50%+ Faster, 50%+ Leaner 矩阵乘法排序： https://en.wikipedia.org...在某些情况下，应用QR分解SVD可能会更快。 利用矩阵的结构来计算更快（例如三角矩阵，Hermitian矩阵）。 计算 SVD(X)，然后获得pinv(X) ，有时比单纯计算pinv(X)更快 3....仅计算需要计算的内容（计算矩阵对角线，而不是整个矩阵）。 修复Statsmodels在符号、速度、内存方面的问题和变量存储上的缺陷。 4....使用PyTorch的深度学习模块 使用PyTorch创建Scikit-Learn 5. 代码量减少20％+，更清晰的代码 尽可能使用 Decorators和Functions。

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深度学习GPU最全对比，到底谁才是性价比之王？ | 选购指南

最重要的参数 针对不同深度学习架构，GPU参数的选择优先级是不一样的，总体来说分两条路线： 卷积网络和Transformer：张量核心>FLOPs（每秒浮点运算次数）>显存带宽>16位浮点计算能力 循环神经网络...在说清楚哪个GPU参数对速度尤为重要之前，先看看两个最重要的张量运算：矩阵乘法和卷积。 举个栗子?，以运算矩阵乘法A×B=C为例，将A、B复制到显存上比直接计算A×B更耗费资源。...也就是说，如果你想用LSTM等处理大量小型矩阵乘法的循环神经网络，显存带宽是GPU最重要的属性。 矩阵乘法越小，内存带宽就越重要。 相反，卷积运算受计算速度的约束比较大。...例如，Apex库对PyTorch中的16位梯度提供支持，还包括像FusedAdam这样的融合快速优化器。...TPU本身支持TensorFlow，对PyTorch的支持也在试验中。

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深度学习GPU最全对比，到底谁才是性价比之王？ | 选购指南

最重要的参数 针对不同深度学习架构，GPU参数的选择优先级是不一样的，总体来说分两条路线： 卷积网络和Transformer：张量核心>FLOPs（每秒浮点运算次数）>显存带宽>16位浮点计算能力 循环神经网络...在说清楚哪个GPU参数对速度尤为重要之前，先看看两个最重要的张量运算：矩阵乘法和卷积。 举个栗子?，以运算矩阵乘法A×B=C为例，将A、B复制到显存上比直接计算A×B更耗费资源。...也就是说，如果你想用LSTM等处理大量小型矩阵乘法的循环神经网络，显存带宽是GPU最重要的属性。 矩阵乘法越小，内存带宽就越重要。 相反，卷积运算受计算速度的约束比较大。...例如，Apex库对PyTorch中的16位梯度提供支持，还包括像FusedAdam这样的融合快速优化器。...TPU本身支持TensorFlow，对PyTorch的支持也在试验中。

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Pytorch 1.1.0驾到！小升级大变动，易用性更强，支持自定义RNN

然后，该IR可以从整个程序优化，硬件加速中受益，并且总体上具有提供大量计算增益的潜力。...LSTM Cell(前向) LSTM中的几乎所有计算都发生在LSTMCell中，因此重要的是看看它包含的计算以及如何提高它们的速度。...(Loop Unrolling)：自动在代码中展开循环（对于大循环，展开它的一小部分），然后授权对for循环控制流进行进一步的优化。...LSTM层(后向) “树结构”批处理矩阵Muplication：通常情况是在LSTM反向图中多次重复使用单个权重，形成一个树，其中叶子是矩阵乘法，节点是相加的。...这些节点可以通过在不同维度上连接LHS和RHS来组合在一起，然后计算为单个矩阵乘法。

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还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

PyTorch 允许你定义两种类型的张量，即 CPU 和 GPU 张量。在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...你也可以使用 PyTorch 张量执行加法和减法等数学运算： ? 你还可以定义矩阵并执行矩阵运算。我们来看看如何定义一个矩阵然后将其转置： ?...Pytorch 的 nn 模块 这是在 Pytorch 中构建神经网络的模块。「nn」模块依赖于「autograd」来定义模型并对其进行微分处理。首先，定义训练一个神经网络的过程： 1....在正向传递中，你要通过向模型传递 x 来计算出预测的 y。然后，计算并显示出损失。在运行反向传递之前，你要将使用优化器更新的所有变量的梯度设置为零。...总结和延伸阅读 Pytorch 允许你实现不同类型的神经网络层，例如：卷积层、循环层、线性层。你可以从其官方文档中了解更多关于 Pytorch 的信息。

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【算法】如何确定图（Graph）里有没有环（Cycle）？

在动手编程之前，我们首先要想清楚如何做，也就是说我们先要能够找到一个用自然语言可以描述的办法，来确定无向图中是否有环。...其实很多算法最难的一点实在这里，平白的给你一张无向图，你能找出一个切实可行的办法，把它描述出来，别人只要按照指示去做，就一定能正确地确认任何一个无向图里面有没有环吗？ ?...我们在搜索引擎中输入“判断无向图有没有环”这个查询语句，然后看到很多相关的搜索结果。 ? 我们直接点击第一个。看到了下面这个文章。 ?...在正式实现算法之前，我们先要进行数据处理，也就是我们需要将表达无向图的矩阵读取到内存中。 这里又涉及到该数据在磁盘存储的问题。我们就用最简单的方式，将邻接矩阵直接存储为 csv 文件，就像这样： ?...接着计算每个节点的度，将它们存储在degrees列表里，用一个循环，每个循环对用矩阵的一行，然后 sum函数将该行中所有的元素相加。

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想读读PyTorch底层代码？这份内核机制简介送给你

虽然在实际使用中并不需要这些知识，但探索 PyTorch 内核能大大提升我们对代码的直觉与理解，挖底层实现的都是大神~ PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图...张量 在概念上，张量就是向量和矩阵的推广，PyTorch 中的张量就是元素为同一数据类型多维矩阵。...在 PyTorch 1.0 中，其首次引进了 torch.jit，它是一组编译工具，且主要目标是弥补研究与产品部署的差距。...解析可能是解析句法结构和计算图，然后语法检测接连着代码优化过程，最后只要编译并执行就可以了。 ? 其中优化可以用于模型计算图，例如展开循环等。...如下所示矩阵的两次装置等于矩阵本身，这应该是需要优化的。 ? 执行 和 Python 解释器可以执行代码一样，PyTorch 在 JIT 过程中也有一个解释器执行中间表征指令： ?

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RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch实现

本文将从循环神经网络的基本结构出发，介绍RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch 实现。...自然语言处理的应用 循环神经网络目前在自然语言处理中应用最为火热，所以这一小节将介绍自然语言处理中如何使用循环神经网络。...词嵌入的PyTorch 实现 词嵌入在PyTorch 中是如何实现的呢？下面来具体实现一下。...访问每一个词的词向量需要将tensor 转换成Variable，因为词向量也是网络中更新的参数，所以在计算图中，需要通过Variable 去访问。...对于一句话T，它由w1;w2;…wn 这n 个词构成，可以得到下面的公式： 但是这样的一个模型存在着一些缺陷，比如参数空间过大，预测一个词需要前面所有的词作为条件来计算条件概率，所以在实际中没办法使用。

1.1K20

RNN对于变长序列的处理方法, 为什么RNN需要mask

一 Padding 文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异，由于需要进行矩阵运算，句长需要是等长的才可以，这就需要padding操作。...因为RNN在计算状态向量时不仅考虑当前，也考虑前一次的状态向量，如果为了维持真实长度，采用补0的方式，在进行状态向量计算的时候也会包含进用0补上的位置，而且这种方式无法进行彻底的屏蔽。...Pytorch 像pytorch这种动态图模型就比较方便了，可以像写python代码一样任意的用while和for循环，每一次运行都会从新建立计算图。...这样排列的原因是batch做矩阵运算的时候网络是先计算所有句子的第一位，然后第二位，第三位。 理解这里的PackedSequence是关键。 前面说到，RNN其实就是在循环地 forward。...毕竟h_n只保留了最后一步的 hidden state，但中间的 hidden state 也有可能会参与计算，所以 pytorch 把中间每一步输出的 hidden state 都放到output中，

2.1K10

PyTorch1.11 亮点一览

PyTorch 目前提供了 50+ DataPipe。 在 PyTorch1.11 中，一些 PyTorch 库已经将数据集迁移到 DataPipe。...在 TorchVision 和 TorchRec 中还有其他数据集的原型实现，您可以参考官方示例。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例： · 计算每个样本的梯度 · 单机运行多个模型的集成 · 在元学习（MAML）内循环中高效地批处理任务 · 高效地计算雅可比矩阵...例如计算雅各比矩阵： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from functools import partial...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。

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大会 | DiracNets：无需跳层连接的ResNet

虚拟化技术牺牲硬件开销和性能，换来软件功能的灵活性；深度模型也类似，如果把网络结构参数化，得到的模型更灵活易控，但是计算效率并不高。...这样在每层特征图中添加上一层的特征信息，可使网络更深，加快反馈与收敛。...其中 W 即代表 ResNet 中的卷积操作的参数，I 即代表 ResNet 中的跳层操作的参数。 有没有觉得 I 和单位矩阵很像？ 你猜对了 ！...代码实现上，PyTorch 提供了许多灵活的方法，torch.nn.functional 接口允许你人工指定各个参数矩阵： import torch.nn.functional as F def dirac_conv2d...： alpha * dirac(W) + beta * normalize(W) 幸运的是pytorch提供现成的计算dirac单位矩阵的函数（http://pytorch.org/docs/0.1.12

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图深度学习入门教程（八）——简化图卷积模型

1 了解SGC的网络结构 在GCN中，如果抛开全连接部分的计算，在每一层中使用拉普拉斯矩阵与节点特征相乘的过程，可以理解为对该层各节点的邻居特征做一次平均值计算。...DGL库中SGConv的处理过程 SGConv类的内部实现步骤如下： （1）计算图中的度矩阵（获得求平均值的分母）。 （2）按照指定的次数k，循环计算每一跳节点特征的平均值。...（3）在每一次循环内，按照图的传播方式对每个节点除以该节点的边数，得到特征平均值。 （4）对k次特征计算之后的结果做全连接处理，输出分类结果。 2.2....此时，图对在象graph中，in_degrees与out_degrees的值都是相同的，这是因为在预处理阶段，已经将邻接矩阵转化成了无向图对称矩阵。...具体位置在DGL安装库路径下的\nn\pytorch\conv\sgconv.py中。

1.3K30

计算矩阵中全1子矩阵的个数

一眼就看到了函数里的六层循环, 么的说, O(n^6). 这时, 我大哥说他的时间复杂度是 O(n^3). 那我这小心情, 必须整出来, 再想. 方案二 上面的六层循环中, 能不能想办法去掉一层呢?...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...image-20200710234204779 在向右遍历的时候同理, 这样, 我们就可以确定, 所有遍历到的值都是1, 可以将判断全1的两层循环去掉. nice....上面的四层循环, 有没有什么办法能再减少一层呢? 想一下, 我们在第四层循环中, 向右遍历, 找的是什么?...在所有的遍历之前, 先进行一次遍历, 把每个节点向右的连续1个数计算好. 这个思路有点妙啊.

2.5K10

独家 | 教你用Pytorch建立你的第一个文本分类模型！

标签：自然语言处理 总览 学习如何使用PyTorch实现文本分类 理解文本分类中的关键点 学习使用压缩填充方法 介绍 在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。...在本文中，我们将使用PyTorch框架，它以其快速的计算能力而闻名。因此，在本文中，我们将介绍解决文本分类问题的关键点。然后我们将在PyTorch框架实现我们的第一个文本分类器！...另外，PyTorch还提供了处理变长序列的方法。 2. 处理变长文本序列 是否听过，循环神经网络用来解决变长序列的问题，有没有疑惑它是怎么实现的？...PyTorch带来了很有用的'Packed Padding sequence'，来实现动态循环神经网络。 Padding（填充）是在句子的开头或者结尾填充额外的token的过程。...这些值，永远不会出现在循环神经网络的训练过程中，可以帮助我们建立动态的循环神经网络。 3. 包装和预训练的模型 Pytorch正在推出先进的框架。

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14 | 用简单的卷积神经网络处理图像会发生什么

什么是卷积（convolutions） 上一小节遗留的问题就是，我们希望能够把图像一个区域与周围上下左右各个区域关联的这种特性学习到，也就是实现平移不变性，通俗来理解，一个好一点的办法就是在一个点上，把它周围的点都加起来放在这个点上...计算卷积的过程，如果你把它想成一个矩阵实体，貌似有点像卷毛巾卷，这或许是它名字的由来。...这里可以看到偏置的shape是一维的，可见对于一个卷积核，在卷积计算的最后会加上一个常量偏置。...回忆一下我们的卷积操作，每计算一个输出点位，对于我们3 × 3的卷积核，需要用到一个输入点位一圈的数据，但是本来就在边缘的那些点位没有对应的一圈数据，所以就没办法算了，我们的卷积从(1,1)开始算起，到下侧和右侧也是一样的...在PyTorch提供的包中，我们只需要添加一个参数就可以完成填充操作，这里需要注意的是，填充的大小跟我们使用的卷积核大小有关系，如果我们使用的卷积核为 5 × 5，那我们应该填充2格。

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