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为什么我在cuda中把两个数字相加得到错误的结果？

在CUDA中将两个数字相加得到错误结果可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方法：

数据类型不匹配：CUDA中的数据类型非常重要，如果两个数字的数据类型不匹配，可能会导致错误的结果。例如，如果一个数字是整数类型，另一个数字是浮点数类型，相加时可能会出现问题。确保两个数字的数据类型相匹配。
内存访问错误：CUDA中的内存访问非常关键。如果在访问内存时出现错误，可能会导致错误的结果。请确保在进行内存访问之前，已经正确地分配和初始化了内存，并且在访问内存时没有越界。
并行计算错误：CUDA是一种并行计算框架，如果在并行计算中出现错误，可能会导致错误的结果。请确保正确地使用CUDA的并行计算功能，并且在进行并行计算时没有出现同步问题或竞争条件。
编程错误：在CUDA编程中，可能会出现各种编程错误，例如语法错误、逻辑错误等。请仔细检查代码，确保没有编程错误，并且正确地使用了CUDA的API函数。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试以下步骤：

使用CUDA的调试工具：CUDA提供了一些调试工具，例如CUDA-GDB和CUDA-MEMCHECK，可以帮助定位和解决问题。尝试使用这些工具来调试代码，查找可能的错误。
查阅CUDA文档和论坛：CUDA有详细的文档和活跃的开发者论坛，可以在其中找到关于常见问题和解决方法的信息。查阅相关文档和论坛，寻找可能的解决方案。
咨询专家：如果以上方法都无法解决问题，可以咨询CUDA领域的专家，寻求他们的帮助和建议。他们可能会提供更具体的解决方案。

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相关搜索:VBA将某个范围中的值相加得到错误的结果？为什么我不能得到方程中的'r‘的结果？为什么我从Index Match公式得到错误的结果？为什么我在Ajax请求中得到400错误为什么我在Angular中得到这个模板解析错误为什么我在flutter中得到这个错误包为什么我在post中得到错误？拉威尔为什么我在puppeteer中得到文档没有定义错误？为什么我在python 3.9.4中得到“缩进期望的”错误？为什么我在pytorch中得到RuntimeError: CUDA错误:无效参数？

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PyTorch(总)---PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...我以为显卡除了问题，最后在pytoch#1204中发现一个人的标签中出现-1，发生了类似的错误： ? 而我的标签为1~10，最后把标签定义为1~9，解决这个问题。^_^!...也就是在定义时并没有把weight参数传入gpu中，在调用网络进行计算时，如果传入的数据为GPU数据，则会出现：tensors are on different GPUs 错误，因此使用torch.nn.Module.cuda...可以把定义的网络参数传入gpu中。...在NOTE3中的代码后面增加如下（更新权重参数）： ? 其运行结果为： ? 可见使用optimizer.step()实现了网络权重的更新。

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为什么计算机中的负数要用补码表示？

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LeetCode 01两数之和&02两数相加

LeetCode01两数之和题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。...本题主要有暴力和哈希两种方法：法一：暴力法把所有两两配对的问题全部遍历出来，知道找到满足题意得结果为止，时间复杂度O(n2) ?...如果遇到两个同元素就错误了,能不能又正确再简单一点？答案是可以的，其实我们不需要用hash存储所有，边走边存即可。为什么我们可以这么考虑？...其中，它们各自的位数是按照逆序的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储一位数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。...通过代码第一次比较啰嗦的写法：当然，如果你遍历链表把各个数字取出来，使用字符串、数字转换然后相加得到一个数字，最后在转成字符串、链表的理论可以，可以自行实现。

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TASK 6 resnet

由于我们初始化权重值的时候一般从标准正态分布中采样，所以权重w的绝对值通常小于1，因此我们可以得到：在深度网络中，为了计算初始层的梯度，我们会累乘多个再由于公式最终计算结果将会呈指数级变小，这也就是梯度丢失产生的原因...右图的目的就是为了降低参数的数目：第一个1x1的卷积把256维channel降到64维，然后在最后通过1x1卷积恢复。...然而不使用bottleneck的话就是两个3x3x256的卷积，参数数目: 3x3x256x256x2 = 1179648，差了16.94倍。对于常规ResNet，可以用于34层或者更少的网络中。...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...正是因为虚拟机预先安装的cuda和cudnn版本不高，我才只能安装低版本的tf。

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pytorch学习笔记（九）：卷积神经网络CNN（基础篇）

在上一篇中，使用了全连接网络进行手写数字识别的分类。准确率为97% 本次，将采用卷积神经网络的方法，提升准确率。目录 1、什么是卷积？...具体过程如下图所示： 2、对RGB图像进行卷积对一副图像而言，存在RGB三个通道，因此需要三个卷积核，每个卷积核分别对每个通道做卷积，最后把三个通道的卷积结果相加，形成一个矩阵。...3、对N个通道的图像进行卷积由于卷积核是对每个通道的图像进行卷积运算，因此n个通道必须对应n个卷积核，最后将卷积结果相加到一个通道，所以输出通道数为1。...在程序中，添加stride参数即可 6、池化(Pooling)的概念池化也叫下采样（这里看到有人说这两个概念不完全等价，不过作为初学者，暂且将其理解为同一个事物）下采样的“下”即让图像维度向下...320是通过手动计算出来的，在程序中，改成-1，计算机会自动帮我们计算这个数值。

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小 bug 引发大灾难，0.1 + 0.2 的结果竟然是……

各位观众点进标题看文章的时候，我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束，嗯，说正事。请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ，返回的结果是什么？...没错，不管是在 Python，还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中，都是 False。 为什么会出现这样的结果？...具体做法是：用2乘十进制小数，可以得到积，将积的整数部分取出，再用2乘余下的小数部分，又得到一个积，再将积的整数部分取出，如此进行，直到积中的小数部分为零，或者达到所要求的精度为止。...所以当两个存在误差的数相加，其结果也必定会出现误差，这就解释了在计算机中为什么 0.1 + 0.2 不等于 0.3。...避免在同一个表达式中使用相差太大或太小的数值。将很小的数值和很大数值相加，小的数值很可能被当作 0。

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进制的本质

什么是进制，进制的本质又是什么，为什么在计算的时候都会把十进制作为中间转换，其实这样的思维完全是错误的，进制的本质并不是我们熟悉的十进制。...进制的本质进制的本质就是查表，与各种的转换没有任何关系，并不是说计算八进制，就把它转为十进制计算后再转回八进制，这种思想本来就是错误的，进制的本质就是写表和查表，我们之所以对十进制的特别熟悉，就是因为我们把十进制相关的表记住了...w=310&h=150&f=png&s=1955] 看图，当前数字为02，需要往后走一位，按照前面0、1、2的顺序来看，接下来，2应该往后走一位，但是后面没有数字了，就需要返回开始的数字重新来一遍，此时应该把这一轮结束的标志记录到前面...，两个5相加，查表的13，加上刚刚进位的1，通过查表可知结果为14，所以倒数第二位结果为4，1向前进位；4和3相加，查表得10，进位得11，结果为1，1向前进位；3和4相加，查表得10，进位得11，结果为...除法也是同样的方法。变异的三进制运算前面已经把正常情况下的进制转换和运算说清楚了，但为什么前面一直说它们是正常的，因为那些符合我们平常的运算概念，但是谁又规定三进制必须是0、1、2，我要是选!

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为什么0.1+0.2不等于0.3？原来编程语言是这么算的……

打开你的 Python，输入「0.1+0.2=」，结果是多少？0.30000000000000004 对不对？为什么结果不是 0.3？本文作者给出了详细的解释。...但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。我最近开始用 JavaScript 进行编码，在阅读数据类型时，我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...我向 Stack Overflow 寻求帮助，在上面找到了一些有用的帖子。如下图所示： ? Stack Overflow 界面图像。经过大量的研究和数学运算后，我得出结论，这不是错误。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。问题描述： 为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004？...这里，11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数，-4 代表科学计数中的指数。所以最终数字 0.1 的表示形式是： ? 同理，0.2 表示为： ? 将两个数相加，得到： ?

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为什么0.1+0.2不等于0.3？

打开你的 Python，输入「0.1+0.2=」，结果是多少？0.30000000000000004 对不对？为什么结果不是 0.3？本文作者给出了详细的解释。...但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。我最近开始用 JavaScript 进行编码，在阅读数据类型时，我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...我向 Stack Overflow 寻求帮助，在上面找到了一些有用的帖子。如下图所示： ? Stack Overflow 界面图像。经过大量的研究和数学运算后，我得出结论，这不是错误。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。问题描述： 为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004？...这里，11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数，-4 代表科学计数中的指数。所以最终数字 0.1 的表示形式是： ? 同理，0.2 表示为： ? 将两个数相加，得到： ?

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你不会知道编程语言会把0.1+0.2算成多少

开你的 Python，输入「0.1+0.2=」，结果是多少？0.30000000000000004 对不对？为什么结果不是 0.3？本文作者给出了详细的解释。...但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。我最近开始用 JavaScript 进行编码，在阅读数据类型时，我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...我向 Stack Overflow 寻求帮助，在上面找到了一些有用的帖子。如下图所示： ? Stack Overflow 界面图像。经过大量的研究和数学运算后，我得出结论，这不是错误。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。问题描述：为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004？...这里，11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数，-4 代表科学计数中的指数。所以最终数字 0.1 的表示形式是： ? 同理，0.2 表示为： ? 将两个数相加，得到： ?

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【C语言】中的位操作符和移位操作符，原码反码补码以及进制之间的转换

十进制转化为二进制假设我们将十进制数120转化为二进制数得出的结果为1111000 进行转化的方法就是：这个数字%2，得到的余数写在一边，直到最后被除数为0时，再将数字从下往上抄上，这个数字即为十进制数字的二进制数...（在不足三个的前面添0使其补足三个更容易理解）八进制转化为二进制就是将每一位拆开，把每一位数字转化为其对应的二进制数字，最后抄在一起就可以了，即二进制转化为八进制的逆过程二进制转化为十六进制二进制转化为十六进制与转化为二进制转化为八进制大同小异...，存储在计算机中的数据是补码三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，2进制序列中，最⾼位的1位是被当做符号位（0表示正，1表示负），剩余的都是数值位。...不存在>>-1等价于<<1的说法 3、补码储存数据的原因最后我们来说一下为什么计算机中要用补码来储存数据计算机是一种只会加法的“笨蛋机器”，1-1=1+（-1），将减法转化为加法才能计算，若使用原码储存...两者相加为2，很显然是错误的若是我们用补码进行计算相加结果是33bit大小的，int只取32bit，把最左边的1给丢掉了当然这个相加结果也是补码，最后要转化成原码，当然原码的结果是

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PyTorch踩坑记

这个操作是将out和residual相加，然后将结果赋值给out变量。在这个过程中原来out变量指向的那个张量并没有被修改。...那么问题来了，为什么PyTorch官方的实现中，使用+=的写法没有问题，而我自己代码中这样写就有问题了呢？...当然，如果有人遇到这个错误了，第一要检查的是你是不是使用to()或者cuda()方法将模型搬运到GPU上去了。我的代码已经使用to()将模型复制到GPU上去了，为什么还会有这个问题呢？...通过两天的调试，我发现我的模型大部分参数是位于GPU上的，而模型中的一些层却在CPU上，所以导致了这个问题。注：在调试程序的时候怎么查看模型是否在GPU上呢？...使用如下函数可以进行测试：next(model.parameters()).is_cuda 我后来发现，是我在设计ResNet的时候使用了list存储我的残差层导致的。

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数据增强策略（一）

分布 numpy.random.beta (alpha, alpha)，相加时两张图对应的每个像素值直接相加，即将第 1 步中得到的混合张量 inputs 传递给 model 得到输出张量...outpus，随后计算损失函数时，我们针对两个图片的标签分别计算损失函数，然后按照比例进行损失函数的加权求和，即不同的值得到的结果 ?...代码示例一份简单的代码实现如下： https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10/blob/master/train.py 这里相当于把输入打乱后的输入进行权重相加...在大部分任务中均有提升 ? 基于 CutMix 的预训练模型可以在 Pascal VOC 上实现性能提升，但它并不是专门为目标检测器设计的。...核心就是对 label 进行 soft 操作，不要给 0 或者 1 的标签，而是有一个偏移，相当于在原 label 上增加噪声，让模型的预测值不要过度集中于概率较高的类别，把一些概率放在概率较低的类别。

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我看AutoEventWireup

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这句代码是自动生成的，在代码的第一句，那么你理解这个意思吗？下面，着重说一下AutoEventWireup。...事件中给Textbox1和Textbox2都赋值了，下面我们运行一下：根据我们设定的结果出现了，现在我们把AutoEventWireup的值设为False看看其他代码全不变，运行结果：思考1，...咱们现在把AutoEventWireup的值改为True，其他代码不变，相加一个试试，运行结果：输入8+8点击求和，可以看到如下页面：不论输入多少次结果总是1+2=3。...思考2，为什么相加结果不变？如何修改可以得到我们想要的结果？现在我们就回答以上的两个问题。...在浏览器中查看网页源码能够找到如下代码：综上，当我们需要赋初始值时，AutoEventWireup这个属性一定要注意，否则很容易犯错误。个人理解，如有错误，敬请指正！

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浅析GPU计算——cuda编程

在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...对于上例中的各个线程的ID算法就更加复杂了，详细的计算规则可以见《CUDA（10）之深入理解threadIdx》。 为什么cuda的线程要设计的这么复杂？...比如我们把问题的维度降低，看看一个Grid只有一个Block，一个Block中N*N个线程，计算两个N*N矩阵相加的例子 // Kernel definition __global__ void MatAdd...而CPU却要串行处理每个元的计算（不考虑CPU中向量计算单元）。那矩阵相加的什么特性让其成为一个经典的案例呢？那就是“可并行性”！...我们把上面矩阵相加的例子加以改造 // Device code __global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C, int N) { int

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校验和计算原理_CRC校验原理及代码

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。校验和思路首先，IP、ICMP、UDP和TCP报文头都有检验和字段，大小都是16bit，算法基本上也是一样的。在发送数据时，为了计算数据包的检验和。...应该按如下步骤： 1、把校验和字段设置为0； 2、把需要校验的数据看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和； 3、把得到的结果存入校验和字段中在接收数据时，计算数据包的检验和相对简单...，按如下步骤： 1、把首部看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和，包括校验和字段； 2、检查计算出的校验和的结果是否为0； 3、如果等于0，说明被整除，校验和正确。...特点：关于二进制反码循环移位求和运算需要说明的一点是，先取反后相加与先相加后取反，得到的结果是一样的。...这个问题你可以自己举个例子，用反码求和时，交换16位数的字节顺序，得到的结果相同，只是字节顺序相应地也交换了；而如果使用原码或者补码求和，得到的结果可能就不同。

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LLM 大模型学习必知必会系列(四)：LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解

在LLM中，x一般是一个句子，如“帮我计算23+20的结果”，y一般是：“等于43”。基于上面的方程，如果追加一个要求，希望a=1,b=1,x=3的时候y=10呢？...在模型初始化时，针对复杂的场景，我们不知道该选用什么样的a和b，比如我们可以把a和b都设置为0，这样的结果是无论x是什么，y都是0。这样显然是不符合要求的。...深度学习的基本思想就是把一个文字转换为多个小数构成的向量把这个矩阵在模型内部经过一系列复杂的计算后，最后会得到一个向量，这个向量的小数个数和字典的字数相同。...tensor和tensor的操作（比如相乘、相加等）只能在两个tensor在同一个设备上才能进行。要不然tensor都被存放在同一个显卡上，要不然都放在cpu上。...之后把这些相关程度放在一起计算各自占比，再用占比比例分别乘以对应文字的Tensor并相加起来，得到了一个新的Tensor（这个Tensor是之前所有Tensor的概率混合，可以理解为对句子所有文字的抽象

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