a503244552的博客

本文深入解析Transformer中的缩放点积注意力机制(Scaled Dot-Product Attention)。首先通过例句说明模型如何判断"谁应该被关注"，指出注意力机制需要让每个token自动选择相关token。文章详细介绍了Q(Query)、K(Key)、V(Value)三个核心角色及其作用，阐述了从计算原始相关性分数、缩放处理避免数值爆炸，到Softmax归一化为权重分布，最后加权求和V值输出的完整流程。通过与传统RNN/CNN对比，突出了自注意力机制在建立长距离依赖、并行

本文从序列数据的本质出发，系统梳理了序列建模的发展历程。首先指出序列数据的核心特征是样本间的依赖关系，传统方法如ARIMA、RNN/LSTM和CNN都是通过不同形式的加权求和来建模这种关系，但都存在局限性。文章重点阐述了注意力机制的突破性意义：通过动态计算样本间的语义相关性（向量相似度）来确定权重，使模型能够全局捕捉任意位置样本间的关系。最后介绍了Transformer的核心组件Q/K/V矩阵，它们将相关性计算、权重归一化和信息聚合三个步骤系统化，解决了传统模型在长距离依赖、动态权重和并行计算方面的痛点，

本文介绍了在PyTorch中对三通道图片进行归一化的标准方法。主要包含两种实现方式：一是使用torchvision.transforms.Normalize进行批量归一化，二是手动实现归一化公式。文章强调输入图像需先转换为0-1范围，并详细说明了如何调整mean和std张量形状以实现正确广播。此外，还提供了计算整个数据集均值和标准差的方法，以及不同维度下计算统计量的示例。这些操作能保持原始张量形状不变，适用于模型推理场景。

本文系统介绍了线性代数中矩阵乘法、向量内积和外积的核心原理与PyTorch实现。矩阵乘法表示线性变换的复合，内积衡量向量相似度，外积生成特征组合矩阵。在PyTorch中，矩阵乘法可通过torch.mm、@等实现，内积使用torch.dot，外积通过torch.outer或广播机制计算。文章还对比了不同运算的输入输出特性，为深度学习中的张量操作提供了实用指南。这些基础运算在神经网络、词向量等任务中具有重要应用价值。

摘要：梯度累计通过多次前向-反向传播将小batch梯度累加，模拟大batch训练效果。数学上可行是因为总梯度等于各batch梯度之和（∂L/∂w=∑∂Li/∂w）。PyTorch的backward()会自动累加梯度到.grad属性，需手动zero_grad清除。流程是：累计N次梯度后执行一次optimizer.step()更新参数。本质是利用梯度可加性，将多个小batch的梯度汇总后统一更新，解决显存不足时batch_size过小的问题。（149字）

PyTorch维度操作指南摘要 本文系统介绍了PyTorch中的5类维度操作：1)形状变换(reshape/view/squeeze/unsqueeze)改变张量形状但不改变数据；2)广播扩展(expand/expand_as)实现内存高效的维度扩展；3)维度重排(transpose/permute)用于交换维度顺序，是多头注意力的核心操作；4)拼接复制(cat/stack/repeat)实现张量连接与复制；5)高级操作(flatten/unflatten)用于维度展平与重建。

广播机制是深度学习中的关键运算规则，它允许不同形状的张量进行逐元素运算。核心逻辑是：1）从末尾维度对齐；2）维度为1时可扩展；3）不满足规则时报错。典型应用包括标量运算、attention mask扩展和batch操作。广播通过"虚拟扩展"而非真实复制数据，实现高效计算。这种机制使模型代码更简洁高效，是深度学习开发的基础工具。

本文深入解析了深度学习中的Embedding技术，主要涵盖三方面内容：首先阐述了Embedding的价值，它能将离散词ID转换为可训练的连续向量，解决传统编码单一性和不可训练的问题；其次介绍了PyTorch中nn.Embedding的使用方法，包括参数设置和输入输出格式转换；最后从源码层面揭示了Embedding的底层实现机制，指出其本质是一个可训练的查找表（vocab_size×embedding_dim矩阵），通过索引查表实现词向量映射，并解释了梯度更新的稀疏特性。文章从原理到实践全面剖析了Embedd

本文介绍了PyTorch中Tensor和nn.Module的核心属性体系。Tensor作为基础数据单元，具有shape、dtype、device、requires_grad等关键属性，控制数据的维度、类型、存储位置和梯度传播行为。nn.Module作为网络层的基础类，包含weight、bias等可训练参数，通过parameters()和state_dict()管理模型参数，并提供了训练/推理模式的切换功能。文章通过代码示例展示了这些属性的具体用法，说明Tensor负责数据流动和梯度计算，Module管理参数

摘要：Adam优化器是PyTorch中结合动量和自适应学习率的优化算法，包含四个核心部分：参数（模型权重）、梯度（损失函数偏导）、一阶动量（梯度指数平均，平滑更新方向）和二阶动量（梯度平方指数平均，自适应调整学习率）。它通过m_t考虑历史梯度趋势，v_t衡量梯度变化幅度，实现稳定高效的参数更新。公式θ_{t+1}=θ_t-η·(m_t/(√v_t+ε))展示了这些组件的协同作用，使Adam兼具Momentum的方向稳定性和RMSProp的自适应学习率特性。

本文系统介绍了分布式深度学习的三大并行训练方式：数据并行(DP/DDP)、模型并行和混合并行。重点分析了数据并行的演进过程，从早期DP方法到基于Ring-ALLReduce的DDP方法，再到DeepSpeed ZeRO的三个优化阶段。ZeRO通过逐步分片优化器状态、梯度和模型参数，实现了显存使用的线性扩展，最高可节省16倍显存。其中Stage1仅分片优化器状态，Stage2增加梯度分片，Stage3则实现参数的全分片。文章还对比了各种方法的通信机制和适用场景，为大规模模型训练提供了关键技术参考。

近来在学习学习pytorch框架，遇到各类创建张量的方法，故在此进行记录。