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tf.Variable

如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。...注意，对于complex64或complex128输入，返回的张量类型分别为float32或float64。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。

2.8K40

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

b: 一个类型跟张量a相同的张量。 注意： 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候，TF会隐式地在它的单独维度方向填满(tile)，以确保和另一个操作数的形状相匹配...： 两个张量的 trailing dimension（从后往前算起的维度）的轴长相等； 或 其中一个的长度为1； 即，如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度) 的 轴长度相符或其中一方的长度为1，...一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。

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    【连载】OpenAITriton MLIR 第二章 Batch GEMM benchmark

    ，发现在torch.matmul或者torch.bmm底层所调用的cuBLAS的kernel并不是对应输入输出datatype以及computetype中最快的那个。...，确保通过triton写出来的kernel能够和torch.matmul/torch.bmm对上即可。...=1695,1695 这是通过对fp16的输入，acc_type = fp32，最终输出为fp16的batch gemm (16x4096x4096, 16x4096x4096) 通过nsight system...通过同样的方式来得到同样迭代次序的kernel，nsight分析如下 img 该kernel的名字为matmul_kernel_0d1d2d3d4d5d6d7d8d9c10d11d12c13d14d15c...Triton, CUTLASS, cuBLAS性能对比 通过上述的讲解，我们将所有的输入和计算过程与cublasGemmStridedBatchedEx中的参数对齐，输入为fp16，输出为fp16，Accumulator_type

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    教程 | 如何通过PyTorch上手Tensor Comprehensions？

    自动调节函数以适用你的输入大小 fcrelu.autotune(I, W1, B1, cache="fcrelu_100_128_100.tc") 自动调节器是你最好的朋友。...的尺寸由 i 和 j 可取的最大值推理而来，也就是 M 和 K，所以 output 的尺寸就是 M x K。...例如，如果你有一批输入图像 I1，调节器想要知道 I1 的确切尺寸以便生成优化的卷积核。你不能指定：高度介于 200 到 300 之间的图像。...这对于如 NLP 之类的序列数据更为重要，NLP 每个语句可以具有不同的长度。 自动调节器不参数化是因为自动调整参数约束越来越难，并且这是一项热门研究。...任何时候都需要一个 view 来改变输入张量的尺寸，你必须获取到输出张量，在 PyTorch 级别上 view 它。

    1.3K70

    resnet是卷积神经网络吗_神经网络架构搜索的应用

    输入是32*32大小的图像 C1是卷积层，卷积层的过滤器尺寸大小为5*5，深度为6，不使用全0补充，步长为1，所以这一层的输出尺寸为32-5+1=28，深度为6。...第三层两组中每组的输入为1313128，填充为1，过滤器尺寸为33，深度为192，步长为1，卷积后输出为1313192。...第四层两组中每组的输入为1313192，填充为1，过滤器尺寸为33，深度为192，步长为1，卷积后输出为1313192 5....两个堆叠的卷积层（卷积核为33）有限感受野是55，三个堆叠的卷积层（卷积核为33）的感受野为77，故可以堆叠含有小尺寸卷积核的卷积层来代替具有大尺寸的卷积核的卷积层，并且能够使得感受野大小不变，而且多个...传统的卷集层的输入数据只和一种尺寸的卷积核进行运算，输出固定维度的特征数据（例如128），而在Inception模块中，输入和多个尺寸的卷积核（11，33和55）分别进行卷积运算，然后再聚合，输出的128

    80340

    使用Go语言来理解Tensorflow

    图中的每个节点都必须具有唯一的名称。每个节点都用名称来标识。 节点的名称与用名字来定义的操作相同吗？是的，但还有更好的答案，不完全是，节点的名称只是操作的一部分。...该行定义了MatMul操作的接口：特别注意到代码里使用了REGISTER_OP宏来声明了op的： 名称：MatMul 参数：a，b 属性（可选参数）：transpose_a，transpose_b 模板...T支持的类型：half，float，double，int32，complex64，complex128 输出形状：自动推断 说明文档 这个宏调用不包含任何C++代码，但它告诉我们，在定义一个操作时，尽管它使用了模板...，但是我们必须为指定的类型T（或属性）指定一个类型列表中的类型。...我们来创建attempt3.go，把所有引用int64的行改为int32。 有一点需要注意：Go绑定有自己的一组类型，与Go的类型的一一对应。当我们将值输入到图中时，我们必须关注映射关系。

    1.5K100

    【长文详解】卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型的理论与实践

    输入是32*32大小的图像 - C1是卷积层，卷积层的过滤器尺寸大小为5*5，深度为6，不使用全0补充，步长为1，所以这一层的输出尺寸为32-5+1=28，深度为6。...3*3，步长为2，则池化后的每组输出为13*13*128 第三层两组中每组的输入为13*13*128，填充为1，过滤器尺寸为3*3，深度为192，步长为1，卷积后输出为13*13*192。...第四层两组中每组的输入为13*13*192，填充为1，过滤器尺寸为3*3，深度为192，步长为1，卷积后输出为13*13*192 第五层输入为上层的两组13*13*192，填充为1，过滤器大小为3*3...- 两个堆叠的卷积层（卷积核为3*3）有限感受野是5*5，三个堆叠的卷积层（卷积核为3*3）的感受野为7*7，故可以堆叠含有小尺寸卷积核的卷积层来代替具有大尺寸的卷积核的卷积层，并且能够使得感受野大小不变...传统的卷集层的输入数据只和一种尺寸的卷积核进行运算，输出固定维度的特征数据（例如128），而在Inception模块中，输入和多个尺寸的卷积核（1*1，3*3和5*5）分别进行卷积运算，然后再聚合，输出的

    2K41

    【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

    显著高于CUDA cores的吞吐量使其非常适合加速深度学习的工作。它们执行表示为 的MMA操作，其中操作的尺寸在Turing和Volta架构上是 ，而在Ampere上为 。...Tensor cores最初只支持FP16的输入和FP16或FP32的累加的输出。但现在它们支持多种输入和输出格式，如TF32，BF16，INT8和INT4。...要使用这种模式，输入必须在FP32中，它们将在内部转换为TF32，在TF32中进行累加，并且输出也在TF32中产生。这相比于Cuda cores上正常的FP32模式提供了加速。...通用的方法在算法1中被描述： 算法1 在我们工作之前，MLIR 中提供了一些支持，我们在管道中重用了这些支持，但还缺少一些核心组件。...一般来说，cuBLAS kernel对于较小尺寸的调整可能不如对较大尺寸的性能好。在较大尺寸上，MLIR 生成的代码性能在cuBLAS性能的2-8%范围内。

    2.6K20

    Python人工智能 | 十五.无监督学习Autoencoder原理及聚类可视化案例详解

    有时神经网络需要输入大量的信息，比如分析高清图片时，输入量会上千万，神经网络从上千万中学习是非常难的一个工作，此时需要进行压缩，提取原图片中具有代表性的信息或特征，压缩输入的信息量，再把压缩的信息放入神经网络中学习...有监督学习和无监督学习的区别 (1) 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。...MNIST图片是28*28的像素，其n_input输入特征为784，feature不断压缩，先压缩成256个，再经过一层隐藏层压缩到128个。然后把128个放大，解压256个，再解压缩784个。...--------对比预测和真实结果--------------------------------------- # 预测 y_pred = decoder_op # 输入数据的类标(Labels)...比如左下角数据集被无监督学习聚类为数字0，而另一边又是其他的数据。 但其聚类结果还有待改善，因为这只是Autoencoder的一个简单例子。

    92320

    tensorflow之tf.tiletf.slice等函数的基本用法解读

    开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量，比如数据input是 [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[33, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5...注意： （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 tf.matmul（） 将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...注意： （1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。

    2.7K30

    tf.matmul() 和tf.multiply()

    注意：  （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。 ...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...注意：  （1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。 ...x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z1=tf.multiply(x1,y1) #数和矩阵相乘 x2=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[

    3.3K40

    tensorflow运行mnist的一些

    (tf.constant(2),name='v2') tf.reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量           第2个参数为要调整为的形状...name: 操作的名字（可选参数） 注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸            2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下...，如果为 none，则表示所有 rank 都要求和       keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬       心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 - （n-1）      ...例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6...（n-1）          例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray

    48610

    使用 Go 语言学会 Tensorflow

    A & x 作为输入的操作节点 19 product := op.MatMul(root, A, x) 20 // 每次我们将 `Scope` 传入一个操作时，我们都将这个操作置于这个作用域内...对于一个图来说，它的每一个节点都必须有唯一的名称。节点是以各自的名字来区分的。 节点名称是否与定义它的操作名称相同？是的，更确切地讲，不完全是，只是名称的结尾部分相同。...，我们也必须指定对于指定类型（或属性）T 所支持的类型列表。...我们可以从教程中看到，甚至在使用模板 T 的时候，我们也必须为每个支持的重载显示地注册到内核中。内核是以 CUAD 方式对 C/C++ 函数进行并行调用执行的。...当我们向图内填入参数时需要对照这个对应关系（比如，对于定义为tf.Int32 的占位符要传入 int32 类型的值）。从图中读取数据时也要准从相同的法则。

    2K20

    TensorFlow2.0 代码实战专栏（八）：双向循环神经网络示例

    这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，值为0到255。为简单起见，每个图像都被展平并转换为包含784个特征(28*28)的一维numpy数组。 ?...由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...= 28 # MNIST数据输入 (图像形状: 28*28) timesteps = 28 # 时间步长 num_hidden = 128 # 隐藏层特征数 num_classes = 10 # 所有类别...rnn函数要求 # 当前数据输入形状: (batch_size, timesteps, n_input) # 要求的形状: 形状为'timesteps'个张量的列表 (batch_size..., num_input) # 分解得到形状为'timesteps'个张量的列表形状为'timesteps'个张量的列表 x = tf.unstack(x, timesteps, 1

    1.9K10

    【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

    高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul...要求两个张量的形状需要一致或者满足广播规则。...print(output.size()) # 输出为 (2, 4, 32, 32) 通道匹配：卷积核的输入通道数必须与输入张量的通道数相同（ 3=3 ），这样才能进行逐通道的卷积操作。...大小匹配：卷积核的大小必须小于或等于输入张量的大小（ 3<32 ），否则无法在输入张量上进行卷积操作。...卷积参数： 步长：卷积时的步长参数需要考虑输入张量的大小； 填充：填充参数可以用来控制卷积操作的输出尺寸，用于保持输入和输出的尺寸一致。

    28510

    【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

    比如我们定义了W和b，并给X定义了一个placeholder，那么Z和A怎么计算呢： Z = tf.matmul(X,W)+b A = tf.nn.relu(Z) 上面两个计算都属于op，op的输入为tensor...其中每个图片的大小是 28×28，我们的 数据集已经将图片给扁平化了，即由28×28，压扁成了784，也就是输入数据X的维度为784....接着，我们根据上面的变量，来 计算网络中间的logits（就是我们常用的Z）、激活值： A1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X,W1)+b1,name='A1') A2 = tf.nn.relu...(tf.matmul(A1,W2)+b2,name='A2') Z3 = tf.matmul(A2,W3)+b3 为什么我们只用算到Z3就行了呢，因为TensorFlow中，计算损失有专门的函数，一般都是直接用...Z的值和标签Y的值来计算，比如 对于sigmoid函数，我们有： tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=,labels=)来计算， 对于Softmax

    78260

    教程 | 谷歌官博详解XLA：可在保留TensorFlow灵活性的同时提升效率

    该添加的结果是可以与 0 比较的单个元素（用于 ReLU）。比较的结果可以指数化并除以所有输入的指数的和，从而产生 softmax 的输出。...我们不需要为 matmul、add 和 ReLU 创建内存中的中间数组。...加上最小运行时间，该方案提供了相当多的尺寸减小。 ? 这种尺寸减小是通过其静态编译隐含的模型所具有的完全专业化来实现的。...对替代性后端和设备的支持 为了在当前的新型计算设备上执行 TensorFlow 图，必须重新实现用于新设备的所有 TensorFlow 的 op（内核）。支持设备可能是非常重要的工作。...XLA 为新设备提供了一个显著更小的实现界面，因为 XLA 操作仅仅是原始的（回想一下 XLA 独自处理复杂 op 的分解）。

    2.2K132

    TensorFlow 高效编程

    我们定义参数函数为g(x，w)= w0 x ^ 2 + w1 x + w2，它是输入x和潜在参数w的函数，我们的目标是找到潜在参数，使得g(x, w)≈f(x)。...二、理解静态和动态形状 在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候，TF 会隐式地填充它的单一维度方向，以确保和另一个操作数的形状相匹配。...一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。

    1.6K10

    TensorFlow 深度学习实战指南：1~5 全

    定义好权重和神经元后，我们将像以前一样设置最终的softmax模型，除了需要注意使用 128 个神经元作为输入h1以及相关的权重和偏差W2和b2： y = tf.nn.softmax(tf.matmul...请注意，权重的形状必须如何解释来自上一层的 128 个中间输出中的每一个进入当前层的 32 个输入或神经元，但是我们初始化权重和偏差的方式基本上相同： # Hidden Layer 2 num_hidden2...您可能想知道我们如何决定第一层的 128 个神经元和第二层的 32 个神经元。 事实是，为网络确定合适的尺寸和形状可能是一个具有挑战性的问题。...这是为了重新排列图像的尺寸，并使它们具有 TensorFlow 期望的形状。 -1只是意味着根据需要填写尺寸以保持整体尺寸。 10,10当然是我们的图像尺寸，最后的1现在是通道数。...特别是，这意味着将输入重塑为不仅具有正确的二维形状（36x36），而且具有 1 个颜色通道（最后一个尺寸）。

    1.9K10
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