Python 因其灵活性和易用性而成为全球最受欢迎的编程语言之一,但是其缓慢的性能和速度是开发人员面临的两个最重大的挑战,已经有开发人员开始用 C++ 重写 Python 开发的模型了,以获得更好的性能。但是,对于人工智能开发者来说,C++和Python这俩种语言并不能有效的发挥其优势,C++和Python语言本身所应用的场景是不一样的,这也是目前人工智能所面对的, Mojo 就是被设计来解决这个问题的,Mojo是由 Swift 编程语言和 LLVM 编译器基础设施的创建者 Chris Lattner 设计,为 Python 的速度限制提供了一种新颖的解决方案。
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动,所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了,今天就来学习下,OK,起飞
请注意,本文编写于 980 天前,最后修改于 980 天前,其中某些信息可能已经过时。
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记,对原文进行了翻译和编辑,本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。 文章将最先在我的博客[3]发布,其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接,可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。
tf.Variable()将函数标记为可训练,被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。
原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
在PyTorch中,张量是核心数据结构,它是一个多维数组,类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器,还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。
安装tensorflow命令:pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行,则说明安装tensorflow环境成功。
本文介绍了TensorFlow中的各种数据类型以及它们在TensorFlow中的使用方式,包括Tensor、TensorFlow、Keras等。同时,文章还介绍了TensorFlow中的各种API,包括Eager Execution、Graph Execution、Session等,并给出了相应的示例。此外,文章还介绍了TensorFlow中的图(Graph)和会话(Session)的概念,以及如何在TensorFlow中使用Keras构建深度学习模型。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。
GPU的内存结构如图所示:GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor(SM)上,SM里有计算核心可直接访问的寄存器(Register)和共享内存(Shared Memory);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。
tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中,使用torch.Tensor类表示。
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
https://www.doc88.com/p-873117402915.html
什么属于pandas或numpy ,或两者,或其他什么? 如果我们检查一下pandas代码:
在使用NumPy进行数组运算时,有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因,并提供一些解决方法。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容,请参看原书)。
有趣的镜子不是平面镜子,而是凸/凹反射表面的组合,它们会产生扭曲效果,当我们在这些镜子前面移动时,这些效果看起来很有趣。
NumPy是Python中科学计算的基础包,它是一个Python库,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API,有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数,基本统计运算和随机模拟等等。
You cannot protect yourself from sadness without protecting yourself from happiness.
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
numpy(Numerical Python)是一个开源的Python数据科学计算库,支持对N维数组和矩阵的操作,用于快速处理任意维度的数组。
NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
显然,tf.multiply()表示点积,因此维度要一样。而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
鸢尾花识别是学习AI入门的案例,这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架,编写程序,获取鸢尾花数据,搭建神经网络,最后训练和识别鸢尾花。
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> import tensorflow as tf
Tensorflow的设计理念称之为计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,类似于docker中的镜像。然后,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行。这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道,很多python程序的底层为C语言或者其他语言,执行一行脚本,就要切换一次,是有成本的,tensorflow通过计算流图的方式,帮你优化整个session需要执行的代码,还是很有优势的。
参考 Tensorflow学习——Eager Execution - 云+社区 - 腾讯云
之前回答过「如何为PyTorch做贡献的知乎问题」,原贴见:https://www.zhihu.com/question/502301777/answer/2248950419 。回答提到了去年在OneFlow开发一些算子时,基于算子AutoTest框架找到了一些PyTorch算子的bug,并给PyTorch做出了反馈或修复。但这个回答没有介绍这个AutoTest框架长什么样子,以及它背后的原理。因此,这篇文章就用来介绍OneFlow的算子AutoTest框架看一下OneFlow深度学习框架在算子开发过程中是如何优雅的做算子对齐任务的(由@大缺弦 开发,后经我和其它同事进行扩展和丰富功能形成今天的形态)。这个AutoTest框架也可以很轻易移植到其它深度学习训练框架使用,代码实现在https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/blob/v0.6.0/python/oneflow/test_utils/automated_test_util/torch_flow_dual_object.py。
最近在运行pytorch代码时发现的该错误,不管是 expected cpu 还是 expected cuda, 本质原因都是类型不匹配。
今天我们来讲讲 Python 里一个不为众人所知的运算符。你可能会觉得疑惑:还有我不知道的运算符?别急着下结论,先往下看看再说。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在进行数据分析时,确保使用正确的数据类型是很重要的,否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。对于 pandas 来说,它会在许多情况下自动推断出数据类型
NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43行
解读: tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43
hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!")
本文解析一下mlc-llm(https://github.com/mlc-ai/mlc-llm)对大模型推理的流程以及使用的图优化,算子优化策略。mlc-llm的模型部署流程可以查看官方文档:https://mlc.ai/mlc-llm/docs/ ,也可以参考我前段时间写的这篇MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) 。
今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。
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