tensor

最新推荐文章于 2024-09-05 14:56:15 发布
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博客围绕Tensor展开，但具体内容缺失。Tensor在信息技术领域常用于深度学习等场景，是重要的数据结构。

Learning to Optimize Tensor Programs
weixin_43874735的博客
09-14 1263
摘要 AutoTVM:基于学习的框架来优化张量程序的深度学习工作量。有效实现张量算子，如矩阵乘法和高维卷积，是有效的深度学习系统的关键使能因素。当前的系统依赖于手动优化的库，例如cuDNN，它只支持很窄范围的服务器类GPU。我们使用跨工作负载的有效模型传输进一步加快了搜索速度。实验结果表明，在低功耗CPU、移动GPU和服务器类GPU方面，我们的框架所提供的性能与最先进的手动调优库相媲美。 1、介绍 张量算子，如矩阵乘法和高维卷积，是DL模型的基本组成部分。可扩展学习系统依靠人工优化的高性能张量运算库，如cu
[pytorch笔记] scatter_的使用
hello_program_world的博客
12-28 727
scatter_(input, dim, index, src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中. 1 >>> x = torch.rand(2, 5) 2 >>> x 3 4 0.4319 0.6500 0.4080 0.8760 0.2355 5 0.2609 0.4711 0.8486 0.8573 0.1029 6 [torch.FloatTensor of size 2x5] 1) dim =
机器学习编译入门课程学习笔记第二讲 张量程序抽象
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herosunly的博客
06-30 3万+
1. 本节课内容大纲 2. 元张量函数 3. 张量程序抽象 3.1 为什么需要进行张量程序抽象 3.2 常见的张量变换 3.2.1 循环拆分 3.2.2 循环重排 3.2.3 线程绑定 3.3 张量程序抽象中的其它结构 4. 张量程序变换实践 4.1 安装包 4.2 构造张量程序 4.3 编译与运行 4.4 张量程序变换 5. 总结...
(二)大话深度学习编译器中的自动调优·DSL与IR
世事难料，保持低调
05-15 5928
前一篇《(一)大话深度学习编译器中的自动调优·前言》介绍了深度学习编译器及早期算子自动调优的背景，在接下去更深入地聊自动调优具体方法之前，在这篇中想先聊下两个与之密切相关的重要基础概念：领域专用语言（Domain-specific Language，DSL）与中间表示（Intermediate Representation，IR）。DSL与IR在整个深度学习编译器中的位置大体如下
陈天奇高赞文章：新一代深度学习编译技术变革和展望
人工智能学家
12-19 715
来源：机器之心作者：陈天奇陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。在本文中，陈天奇回答了目前深度...
Tensor
qq_52852138的博客
01-21 1008
前言 本文主要介绍pytorch中tensor的基本知识 tensor与numpy中的ndarray类似，只是前者可以使用GPU进行加速 tensor初始化 从data中 data = [[1, 2],[3, 4]] x_data = torch.tensor(data) ndarray -> tensor np_array = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) tensor -> tensor 新的tensor会保持原有t
tensor和numpy 转换
@bangbang的博客
09-05 2409
而torch.as_tensor()则是一个折中的选择，它在可能的情况下避免复制，但在必要时会复制并转换数据类型。，可以接受多种类型的输入，包括列表、元组、NumPy 数组、标量值，甚至是另一个张量。这个方法会创建一个新的张量，并且复制NumPy数组中的数据。这意味着，原始的NumPy数组和新创建的张量是完全独立的，修改其中一个不会影响另一个。torch.as_tensor函数提供了一个灵活的方式来创建张量，并且可以指定数据类型和设备，这对于深度学习模型的输入数据准备非常有用。这个方法会创建一个新的张量，
torch.Tensor
正在挣扎中的人
11-19 3万+
torch.Tensor详解
Tensor基础
^-^
08-15 1191
Tensor——张量 tensor可以看作一个多维数组，标量是0维张量，向量是1维张量，矩阵看作二维张量 torch.Tencer是存储和变换数据的主要工具，草在类似于Numpy，而Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多的功能，因而更适合深度学习任务 创建Tensor 使用 empty 创建一个未初始化的tensor # 导入torch import torch # 创建一个5x3的 未初始化 的Tensor tensor = torch.empty(5,3) tensor tensor([[9.2
PyTorch Tensor 形状
jianghuixin
10-24 3564
查看张量形状 有两种方法查看张量形状:通过属性查看 Tensor.shape 通过方法查看 Tensor.size() 改变张量形状 Tensor.view() Tensor.reshape() 调整维度顺序 矩阵转置 Tensor.t() 交换两个维度 Tensor.transpose(dim0, dim1) 调整维度顺序 Tensor.permute(\*dims) 插入或移除维度 插入大小为 1 的维度 Tensor.unsqueeze(dim) 删除大小为 1 的维度 Tensor.squeeze
PyTorch Tensor 创建
jianghuixin
05-30 1911
本文介绍 PyTorch 如何创建张量类型
tensor_toolbox.zip_TensorToolbox_tensor_tensor toolbox _tensor_t
07-14
在TensorToolbox中，“张量”（Tensor）是核心概念，它是一种多维数组，可以用来表示高阶数据结构。在数学上，张量可以被视为向量和矩阵的推广，具有多个轴和相应的元素。TensorToolbox提供了一系列高级函数，帮助...
python-tensor-非科学计数法.docx
06-11
Python中的Tensor是一个核心的数据结构，尤其在深度学习领域扮演着至关重要的角色。Tensor可以视为多维数组，能够表示从向量、矩阵到高阶张量的任何数学对象。在处理神经网络模型时，Tensor用于存储权重、激活值以及...
tensor_toolbox：MATLAB Tensor Toolbox（作者Tamara Kolda）
02-03
Tensor Toolbox是MATLAB环境下用于处理和分析多维数据的一个强大工具箱，由Tamara G. Kolda和Brett W. Bader共同开发。这个工具箱提供了多种算法和函数，专注于张量（tensor）的分解、操作和表示，极大地扩展了...
PyTorch中Tensor的维度变换实现
09-18
在PyTorch中，Tensor是核心数据结构，用于表示多维数组，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。维度变换是处理和操作Tensor时的重要环节，因为它允许我们以不同的方式组织和操纵数据，以适应各种计算需求。以下将...
Pytorch 之修改Tensor部分值方式
09-18
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，其中Tensor是其核心数据结构，类似于NumPy的ndarray，但是可以运行在GPU上。在深度学习模型中，经常需要对Tensor的部分值进行修改。本文主要讲述如何使用Pytorch的Tensor切片...
Pytorch中的model.train()和model.eval()
hello_program_world的博客
01-10 383
一、model.train()和model.eval()分别在训练和测试中都要写，它们的作用如下： (1)、model.train() 启用BatchNormalization和Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为True (2)、model.eval() 不启用BatchNormalization和Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为False 二、区别 如果模型中有BN层(Batch Normalizat...
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
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