模型并行PyTorch提供了模型并行功能，可以将大型模型分成多个部分，分别在不同的GPU上进行运算。这可以加速模型的训练和推断过程，并且可以处理更大的模型。...数据并行如果用户的数据集太大，无法一次性装入内存中，那么可以使用PyTorch的数据并行功能，将数据集分成多个部分，分别在不同的GPU上进行处理。这可以加速数据的预处理过程，并且可以处理更大的数据集。...模型压缩模型压缩是一种减少模型大小和计算量的技术，PyTorch提供了模型压缩功能，可以将模型中的参数用更小的数据类型表示，从而减少模型的存储空间和计算量。...这可以加速模型的推断过程，并且可以减少模型的存储空间。分布式训练如果用户需要训练大型模型或处理大型数据集，那么可以使用PyTorch的分布式训练功能，将训练任务分配给多台机器或多个GPU。...模型转换如果用户需要在不同的平台或设备上运行模型，那么可以使用PyTorch的模型转换功能，将模型从PyTorch格式转换为其他格式，如ONNX、TensorFlow等。
torch.jitTorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。任何TorchScript程序都可以从Python进程中保存并加载到没有Python依赖项的进程中。...量化模型对带有整数而不是浮点值的张量执行部分或全部操作。这允许在许多硬件平台上使用更紧凑的模型表示和高性能向量化操作。...torch.Storage一个torch.Storage是单个数据类型的连续一维数组。...名称还可以用来重新安排维度，例如支持“按名称广播”而不是“按位置广播”。Named Tensors operator coverage请先阅读命名张量的介绍。...这个文档是一个命名推断的参考，这个过程定义了如何命名张量:使用名称来提供额外的自动运行时正确性检查将名称从输入张量传播到输出张量下面是由命名张量及其关联的名称推理规则支持的所有操作的列表。
量化 -适用于性能至关重要的系统，例如IoT设备和嵌入式系统。 移动支持 -适用于Android和iOS设备。 将简要介绍所有这些内容，并将链接到其他一些重要功能。...但是，PyTorch移动设备目前处于试验阶段，它存在一些局限性。例如，当前版本仅支持正向传播（推断），不支持向后操作。...其中一些功能是（我直接引用了前面提到的发行说明中的这些更改）： 数据类型提升：例如，torch.tensor(5) + 1.5输出一个值为6.5的张量。在早期版本中，输出为6。...但是到目前为止，PyTorch不再支持具有较低数据类型的就地操作，因此上面的代码会输出错误。...现在，它返回一个1D张量，而不是返回0D张量。
Tensor 中 type () 的变化 这里需要注意到张量的 type（）不再反映数据类型，而是改用 isinstance（） 或 x.type（） 来表示数据类型，代码如下： >>> x = torch.DoubleTensor...中，我们通常需要指定数据类型（例如 float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...例如， torch.cuda.sparse.DoubleTensor 是 Tensor 类的 double 数据类型，用在 CUDA 设备上，并具有 COO 稀疏张量布局。...此外，如果没有给出 dtype 参数，它会根据给定的数据推断出合适的 dtype。这是从现有数据（如 Python 列表）创建张量的推荐方法。...*_like 输入一个 tensor 而不是形状。除非另有说明，它默认将返回一个与输入张量相同属性的张量。
PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...torch.tensor 的时候提到过，当接收数据内容时，torch.Tensor 创建的 Tensor 会使用默认的全局数据类型，而 torch.tensor 创建的 Tensor 会使用根据传入数据推断出的数据类型...函数创建的 Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断，此时 np.array([1, 2, 3]) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。...传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的 Tensor，如果忘记替换掉这些未初始化的值，直接输入到神经网络中，可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。
相反，var类型是从其他关键字和上下文推断出来的。 SystemVerilog有几个内置变量数据类型的关键字。这些关键字推断var逻辑（4态）或var位（2态）变量类型。...上下文相关的逻辑数据类型。 在几乎所有的上下文中，logic数据类型推断出一个与reg相同的4态变量。关键字logic实际上不是变量类型，它是一种数据类型，表示网络或变量可以有4态值。...过时的reg数据类型 reg数据类型是原始Verilog语言遗留下来的过时数据类型。应使用logic类型而不是reg。最初的Verilog语言使用reg数据类型作为通用变量。...选择向量的子字段而不是使用简单向量的固定部分或可变部分，可以使代码更易于编写和维护。...作为模块、任务或功能的输入。 作为模块实例、任务实例、功能实例或原语实例的输出端口的连接。 变量只能由单个源分配。
图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章：PyTorch之图像篇...：PyTorch之生成对抗网络 第七章：PyTorch之强化学习 当保存和加载模型时，需要熟悉三个核心功能： torch.save：将序列化对象保存到磁盘。...torch.load：使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。...如果不这么做，可能导致 模型推断结果不一致。 注意 load_state_dict()函数只接受字典对象，而不是保存对象的路径。...另外，请 务必在所有模型输入上使用.to(torch.device('cuda'))函数来为模型准备数据。
这其实是一种类型提升系统，系统内会自定义一些类型提升的规则，根据输入的数据类型来推导最终结果的数据类型。...横坐标和纵坐标分别代表输入的数据类型，表格的值代表类型提升后的数据类型，其中： i1 : 8-bit signed integer (i.e., int8 ) i2 : 16-bit signed integer...Tensor和Tensor的行为一致 其他情况 除了前面提到的规则，Pytorch还存在以下两种情况： 要求两个输入的数据类型完全一致，如torch.dot RuntimeError: dot : expected...实际运算的Kernel，输入和输出的数据类型都是相同的模板参数，不存在特化一个输入为int32，输出为float32或其他类型的函数。...因此Pytorch内部会先推断出一个合理的dtype，然后插入一个to这个op，将输入tensor进行类型提升，再进入到Kernel进行实际的运算。
▌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 24个基础的概率分布...中，我们通常需要指定数据类型（例如float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...例如，torch.cuda.sparse.DoubleTensor是 Tensor 类的 double 数据类型，用在 CUDA 设备上，并具有 COO 稀疏张量布局。...此外，如果没有给出 dtype 参数，它会根据给定的数据推断出合适的 dtype。这是从现有数据（如 Python 列表）创建张量的推荐方法。...*_like 输入一个 tensor 而不是形状。除非另有说明，它默认将返回一个与输入张量相同属性的张量。
但是，这些模型与其他深度学习模型有显著区别，它们必须能够处理类别数据（categorical data），该数据类型用于描述高级属性。...这些模型实现允许我们对比 Caffe2 框架和 PyTorch 框架，以及 Glow。或许最重要的一点是，未来我们可以从每个框架中选出最好的特征，然后组合成一个框架。 ?...例如，为了达到高性能，很多服务在单个机器上对输入执行批处理并分配多个模型，从而在不同平台上实现并行化推断。...它通过一种名为 butterfly shuffle 的机制，将每个设备上 minibatch 的嵌入矩阵分割成多个部分，并分配到所有设备上。...模型的架构、数据集和其他参数都使用命令行定义。DLRM 可用于训练和推断。训练过程中，DLRM 增加了反向传播功能，使参数得到更新。
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。...[ds2dcgs3x6.png] Python 中的基本数据类型在 PyTorch 中几乎都有对应，只不过 PyTorch 的基本数据类型的名称都是以 Tensor 结尾。...，既然 PyTorch 中没有内置字符串类型，并且还需要将这些字符串输入到深度学习模型之中，这就需要使用一些映射方法将字符串类型的文本转换为 PyTorch 能够处理的数值类型，常见的两种文本映射方法为...张量的类型推断 我们可以使用三种方式来推断张量的类型： type(tensor)：Python 内置函数，因为只能输出数据为 tensor 类型，不能够提供具体的基本类型信息，所以很少使用； tensor.type...还有一点需要注意，当接受数据内容时，torch.tensor 从传入的数据中推断出数据类型，而 torch.Tensor 则会使用默认的全局数据类型。」
首先，尽可能减少i/o(输入/输出)，使模型管道更多的用于计算，而不是用于i/o(带宽限制或内存限制)。这样，我们就可以利用GPU及其他专用硬件来加速这些计算。第二，尽量重叠过程，以节省时间。...如果源数据是一个具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others) 可以避免拷贝数据。...在推理和验证的时候禁用梯度计算 实际上，如果只计算模型的输出，那么梯度计算对于推断和验证步骤并不是必需的。...使用 DistributedDataParallel代替DataParallel 对于多GPU来说，即使只有单个节点，也总是优先使用 DistributedDataParallel而不是 DataParallel...然后，我逐一解释了它们在不同方面的工作原理和原因，包括数据加载、数据操作、模型架构、训练、推断、cnn特定的优化和分布式计算。
为了规避这个问题，这两个管道都有点特殊，它们是ChunkPipeline而不是常规的Pipeline。...targets（str或List[str]，可选）— 当传递时，模型将限制分数到传递的目标，而不是在整个词汇表中查找。...TruncationStrategy.DO_NOT_TRUNCATE（默认）永远不会截断，但有时希望将输入截断以适应模型的 max_length 而不是在后续出错。...输入/输出与(抽取式)问答管道类似；但是，该管道将图像（和可选的 OCR 单词/框）作为输入，而不是文本上下文。...如果提供此可选输入，则管道将使用这些单词和框，而不是在图像上运行 OCR 来为需要它们的模型（例如 LayoutLM）派生它们。
以下为PyTorch官方为让大家使用新版PyTorch而发布的代码迁移指南。 欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。...在type()的Tensor更改 还要注意，张量的type()不再反映数据类型。...中，我们用来指定数据类型（例如float或 double），设备类型（cpu或cuda）和布局（dense或sparse）作为“tensor type”。...例如，torch.cuda.sparse.DoubleTensor是Tensor类型代表了：double数据类型，使用CUDA设备，COO稀疏张量布局。...*_like接受输入Tensor，而不是形状（shape）。
例如，RAM设备具有双向数据总线，用于将值写入RAM和从RAM读取值。ASIC和FPGA设备通常具有一定数量的双向I/O焊盘，用于读取和驱动值。...该错误会导致在仿真过程中检测到功能性错误。下面几个规则可以避免一些错误： 使用变量而不是网络连接设计块。SystemVerilog还允许使用变量将设计元素连接在一起。变量不允许多个驱动源。...将输入端口声明为变量类型而不是网络类型。默认情况下，输入和输入输出端口推断为网络类型，特别是wire类型，除非网络类型指定了不同的网络类型。...网络定义规则 通过指定网络类型和可选数据类型来定义网络。数据类型必须是4态logic数据类型，或从4态logic数据类型派生的用户定义类型，如果未明确指定数据类型，则隐式推断logic数据类型。...隐式声明 未声明的信号将在多个上下文中推断网络类型： 模块input, inout or output，未明确声明类型或数据类型，或从以前的端口声明继承 显式声明logic or reg数据类型或从以前的端口声明继承的模块
4.3Pytorch Mobile - Caffe 2 Caffe是Facebook维护的一款跨平台的深度学习框架，从PyTorch 1.3开始，Caffe2成为PyTorch的一部分。...图9说明了机器学习在Q音探歌落地的执行流程，首先利用一系列输入来训练参数化模型，然后将其用于预测。在QQ音乐的数据中心里，我们可以执行大部分学习算法。...我们从性能数据中得出的一个主要观察结果是，我们很难通过静态的硬件信息预测出机器学习的推断时间。图10显示了在不同设备上执行矩阵点积乘法的运算耗时与执行神经网络推断的耗时。...这是一个挑战，因为理想情况下，我们希望模型能够准确的预知设备的推断性能。从我们的观察来看，这项工作似乎是不切实际的。...快速推断在边缘推断中是非常重要的一环，针对平均情况的优化设计事实上只能在一小部分用户中生效，而针对所有移动设备的设计则意味着保守的设计决策。
测试环境 Python 3.6.9, Pytorch 1.5.0 1. 基本概念 Tensor是一个多维矩阵，其中包含所有的元素为同一数据类型。默认数据类型为torch.float32。...>>> b[0] = 5.0 >>> b tensor([5., 2.]) >>> a tensor([5., 2.]) a.data返回的是一个新的Tensor对象b，a, b的id不同，说明二者不是同一个...Tensor，但b与a共享数据的存储空间，即二者的数据部分指向同一块内存，因此修改b的元素时，a的元素也对应修改。...）或不需要计算梯度（网络输入）时，requires_grad=True会占用更多的计算资源及存储资源。...torch.no_grad()更节省计算资源和存储资源，其作用域范围内的操作不会构建计算图，常用在网络推断中。
PyTorch 项目还融入了 Caffe2 的生产功能。 PyTorch 被称为“拥有强大 GPU 加速功能的 Python 版 Tensor 和动态神经网络。”这意味着什么？...高效地使用 TensorFlow 2.0 方法是，使用高级的 tf.keras API（而不是旧的低级 AP，这样可以大大减少需要编写的代码量。...管道包括数据验证、功能工程、建模、模型评估、服务推断以及管理在线、原生移动和 JavaScript 目标的部署。 Keras Keras 是用于构建神经网络模型的高级前端规范和实现。...深度学习与迁移学习 PyTorch 和 TensorFlow 都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...，然后再深入研究你可以用于训练的数据类型。 如果你不熟悉深度学习，那么我建议你先阅读 TensorFlow 2 中的 Keras 教程，以及 PyTorch 中的 fastai 教程。
输出的结果是“torch.strided” device = torch.device('cuda:0') device #输出的结果是“device(type='cuda' , index=0)”而张量的数据类型有以下几种每一个张量的数据类型都有...并且在使用多设备时，张量之间的操作必须是存在于同一个设备上。总之，张量的操作需要注意两点，一张量包含一个统一类型的数据，二张量之间的运算依赖于张量的类型以及设备。...之所以产生上面的两种差别，是因为构造函数在构造一个张量时使用的是全局缺省值（通过代码“torch.get_default_dtype()”输出的结果是“torch.float32”，确实构造函数用的是全局缺省值），而工厂函数则是根据输入来推断数据的类型...另外，工厂函数有更好的文档，并且有更多的配置参数，因此目前更倾向于选择工厂函数而不是构造函数。...之间进行切换是非常快的，这是因为在创建新的pytorch张量时，数据是共享的，而不是后台复制的。
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