pytorch基础知识六【broadcast自动扩展】

最新推荐文章于 2025-03-23 23:33:31 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch 人工智能 python
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使用 PyTorch 从头构建自己的 Llama 3 架构(教程含源码)
iCloudEnd的博客
09-06 689
Llama 3 及其其他变体是目前 LLM 领域最受欢迎的开源 LLM。我相信从头开始构建 Llama 3 的能力为构建大量令人兴奋的基于 LLM 的新应用程序提供了所有必要的基础。我坚信知识应该对所有人都免费。请随意使用源代码并更新它以构建您的个人或专业项目。祝大家好运。
动手学深度学习V2.0(Pytorch)——9.softmax回归
啷个哩个啷
08-13 459
https://www.bilibili.com/video/BV1K64y1Q7wu/?spm_id_from=autoNext
Pytorch中的广播机制（Broadcast）
flyingluohaipeng的博客
06-03 3055
如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2.1 如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”：2.2 如果两个tensor是“可广播的”，则计算过程遵循下列规则：3.1 相同维度，一定可以 broadcasting。 3.2 x和y不能被广播,因为x没有符合“至少有一个维度”，所以不可以broadcasting。 3.3 x 和 y 可以广播。 3.
PyTorch | 广播机制（broadcast）
m0_52650517的博客
08-25 1万+
pytorch 广播机制（broadcast）1. 广播机制定义2. 广播机制规则3. in - place 语义 1. 广播机制定义 \qquad如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。 2. 广播机制规则 如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”： 每个tensor至少有一个维度； 遍历tensor所有维度时，从末尾随开始遍历，两个tensor存在下
Pytorch broadcast 拼接 拆分 数学运算 统计属性
m0_38001386的博客
06-11 307
Feature map：【4，32，14，14】 Bias 【32，1，1】=》【1，32，1，1】=》【4，32，14，14】
Pytorch中的广播机制
m0_50460160的博客
06-05 1206
(2)遍历两个张量的所有维度时，从末尾随开始遍历。两个tensor张量如果维度(维度的数目)相等或两个tensor张量的维度不等且其中一个维度为1或不存在，那么这两个张量是可以广播的;如果两个tensor张量的维度不等且其中一个维度不为1则不能进行广播。广播机制遵循一定的规则来扩展较小的张量，使其与较大的张量具有相同的形状。(1)如果两个张量tensor的维度不同则在维度较小的tensor的前面增加维度使它们维度相等;(2)对于每个维度计算结果的维度值取两个张量tensor中较大的那个值;
PyTorch - 11 - 深度学习张量 - 使用PyTorch进行广播和明智的操作
weixin_48367136的博客
01-11 887
欢迎回到有关神经网络编程的系列文章。 在这篇文章中，我们将通过了解元素操作来扩展我们的知识，而不仅仅是重塑操作。
基于图注意力的动态知识图谱推理
最新发布
AI天才研究院
03-23 823
随着信息技术的飞速发展，知识图谱作为一种有效的知识表示和管理方式，在众多领域得到了广泛应用。然而，现实世界中的知识是动态变化的，传统的静态知识图谱难以满足实际需求，因此动态知识图谱的研究逐渐成为热点。基于图注意力的动态知识图谱推理旨在利用图注意力机制，更好地处理动态知识图谱中的信息，提高推理的准确性和效率。本文的范围涵盖了图注意力机制的原理、动态知识图谱推理的算法、数学模型、项目实战以及实际应用等方面。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述了文章的目的、预期读者和文档结构。
深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
万有文的博客
04-03 1319
深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。
深度学习pytorch——Broadcast自动扩展
2201_76139143的博客
03-17 1048
在 PyTorch 中，Broadcast 是指自动扩展（broadcasting）运算的功能。它允许用户在不同形状的张量之间执行运算，而。当进行运算时，PyTorch 会，使其能够顺利进行运算。具体来说，如果两个张量的形状不完全相同，但时，PyTorch 可以使用 Broadcast 功能来进行运算。这两个张量在进行运算时，会自动根据 Broadcast 规则进行大小扩展，使它们的形状变得兼容。这样一来，我们就可以直接对这两个形状不同的张量进行运算，而不需要手动将它们的形状改变为相同的大小。
详解PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可视化
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浅度寺
02-28 13万+
目录什么是TensorboardX配置TensorboardX环境要求安装使用 pip 安装从源码安装使用TensorboardX一些tips 什么是TensorboardX Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard ...
numpy（三）：Numpy 广播(Broadcast)
不愿意透露姓名的网友
11-18 344
1.定义 广播是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。 2.例如一个正常的数组相乘（即shpae相同） import numpy as np a = n...
『Pytorch笔记3』Pytorch的Broadcast,合并与分割,数学运算,属性统计以及高阶操作！
AI新视界
12-13 5539
Pytorch的Broadcast,合并与分割,数学运算,属性统计以及高阶操作！ 文章目录一. Broadcast广播机制二. 合并与分割(merge or split)2.1. cat拼接2.2. stack创建新维度2.3. split按长度拆分和chunk按数量拆分三. 数学运算3.1. add/sub/mul/div加减乘除3.2. matmul矩阵相乘3.3. pow矩阵的次方以及...
通过torch.empty来看pytorch的broadcast机制
知其然而后知其所以然
01-30 1176
示例一：可以进行相加的tensor from __future__ import print_function import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块 # File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可 x=torch.empty((6,1,2)) z=torch.empty(...
PyTorch 中 Tensor Broadcasting 详解
weixin_41413177的博客
04-16 2133
Broadcasting 是指，在运算中，不同大小的两个 array 应该怎样处理的操作。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。Broadcasting 过程中的循环操作都在 C 底层进行，所以速度比较快。但也有一些情况下 Broadcasting 会带来性能上的下降。 两个 Tensors 只有在下列情况下才能进行 broadcasting 操作： ...
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