Tensorflow中的向量化乘法

在TensorFlow中，向量化乘法是指对两个向量进行逐元素相乘，并返回一个新的向量。这种操作可以通过tf.multiply函数来实现。

向量化乘法在机器学习和深度学习中经常被使用，特别是在神经网络的训练过程中。它可以用于计算两个向量的点积、计算两个向量的哈达玛积（即逐元素相乘），以及实现一些其他的数学运算。

优势：

提高计算效率：向量化乘法可以利用底层的并行计算能力，加速计算过程，提高计算效率。
简化代码：通过使用向量化乘法，可以简化代码实现，减少循环和条件判断的使用，提高代码的可读性和可维护性。

应用场景：

神经网络：在神经网络中，向量化乘法常用于计算输入特征与权重之间的乘积，以及计算激活函数的输入。
图像处理：在图像处理中，向量化乘法可以用于对图像进行滤波操作，如卷积运算。
自然语言处理：在自然语言处理中，向量化乘法可以用于计算词向量之间的相似度，以及进行词嵌入的计算。

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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数时，才能进行矩阵乘法运算； ?

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numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘）数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是

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F8Net:只有8比特乘法的神经网络量化

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javascript中乘法的使用 1、NaN返回NaN的操作数。 2、大与0相乘，返回NaN。与非0数(包括大)相乘，返回大。 3、如果不是数值，转换后将调用Number(a)进行计算。... return mathpow(a) * mathpow(b) / 10 ** (getMul(a) + getMul(b)) } 以上就是javascript中乘法的使用

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在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（大量进行长列表/向量/数值矩阵的线性代数运算）构建了张量对象和图形流。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )

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1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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TensorFlow中的Session

这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种

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TensorFlow中的Placeholder

简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...(tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来..., 传值的工作交给了sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。

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模型量化与量化在LLM中的应用｜得物技术

非结构化剪枝：随机剪除权重张量中的不重要的元素，因而它通常会保持原本的权重结构，而造成稀疏的乘法计算，但并不能适配于通用的硬件，因而需要专用的硬件才能实现加速。...因而当我们将权重量化改为对称量化时(zW=0)，则上式简化为如下，即时计算时，只需要计算第一项的矩阵乘法，第二项是预先算好的偏置项：而当两者都是对称量化时的表达式，则简化如下：对比原模型中的浮点计算...【图片出处：SmoothQuant,p4】在矩阵乘法中，他们通过按比例缩小输入张量X的值，而将缩小的比例补偿给权重张量W，即把问题从量化X和W转化为了量化 X·diag(s^(-1))和diag(s)...从而在保证乘法运算的积保持不变的前提下，降低张量X的量化难度。而在实际工程中，这种量化方案引起的量化误差对大模型的推理效果仍然有比较明显的影响，即使在int-8精度量化亦有明显的误差。...量化过程以矩阵乘法的基本单元操作为例，基于 weight-only量化前后的乘积的均方差，可以写出如下优化函数， W 是在Transformer 中的Linear层权重，X表示其对应的输入。

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学习笔记TF066 : TensorFlow 移动端应用，iOS、Android系统实践

移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。...精简模型，用更低权得精度，量化(quantization)、权重剪枝(weight pruning，剪小权重连接，把所有权值连接低于阈值的从网络移除)。...保证输出层输入数据准确性，需要反量化(Dequantize)操作，权重转回32位精度，保证预测准确性。整个模型前向传播用8位整数支行，最后一层加反量化层，8位转回32位输出层输入。...每个量化操作后执行反量化操作。量化数据表示。浮点数转8位表示，是压缩问题。权重、经过激活函数处理上层输出，是分布在一个范围内的值。量化过程，找出最大值、最小值，将浮点数线性分布，做线性扩展。...优化矩阵乘法运算。谷歌开源小型独立低精度通用矩阵乘法(General Matrix to Matrix Multiplication,GEMM)库 gemmlowp。

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Tensorflow中遇到的错误

错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow

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深度学习中的矩阵乘法与光学实现

上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到：深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。我们先看一下简单的神经元模型，如下图所示， ?...可以看出函数f的变量可以写成矩阵乘法W*X的形式。对于含有多个隐藏层的人工神经网络，每个节点都会涉及矩阵乘法，因此深度学习中会涉及到大量的矩阵乘法。接下来我们来看一看矩阵乘法如何在光芯片上实现。...MIT研究组的深度学习光芯片如下图所示，其中红色对应幺正矩阵，蓝色对应对角矩阵。 ? 通过多个MZ干涉器级联的方法，可以实现矩阵M，矩阵元对应深度学习中的连接权与阈值。...3) 光芯片可以实现深度学习，但是光芯片的优势是什么？功耗低？公众号中编写公式不太方便，目前都是通过截图的方法实现，不太美观，大家见谅。...时间仓促，文章中如果有任何错误或不准确的地方，烦请大家指出！参考文献： 1. 周志华《机器学习》 2. Y.

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Tensorflow中的优化器

各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?

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【Tensorflow】Dataset 中的 Iterator

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...能够接不同水池的水管，可重新初始化的 Iterator 有时候，需要一个 Iterator 从不同的 Dataset 对象中读取数值。...Tensorflow 针对这种情况，提供了一个可以重新初始化的 Iterator，它的用法相对而言，比较复杂，但好在不是很难理解。...3、可重新初始化的 Iterator，它可以对接不同的 Dataset，也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。

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tensorflow中的Variable Scope

TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例如下所示，conv_block中创建了...变量的复用机制当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。

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本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单

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TensorFlow中的Variable 变量

简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。

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