首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pytorch: variable.long()能保证64位吗?

pytorch是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练深度神经网络模型。在pytorch中,variable.long()方法用于将变量转换为64位整型。

variable.long()方法可以保证将变量转换为64位整型,即使原始变量的类型是其他类型(如浮点型或32位整型)。这个方法可以确保变量在进行计算时具有足够的精度和范围。

使用64位整型可以提供更高的精度和更大的数值范围,适用于处理大型数据集或需要更高精度计算的场景。然而,使用64位整型也会占用更多的内存空间和计算资源。

在pytorch中,使用variable.long()方法可以将变量转换为64位整型,以满足特定的计算需求。这个方法可以在处理需要更高精度计算的任务时非常有用,例如处理大型图像、语音或文本数据集。

腾讯云提供了一系列与pytorch相关的产品和服务,例如腾讯云AI引擎、腾讯云机器学习平台等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品和服务的详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

整合PyTorch 0.4和Caffe 2,PyTorch 1.0挑战TensorFlow

PyTorch 最大的优势之一就是一流的 Python 交互、命令式风格、API 和选项简约,所有这些特点都使 PyTorch 利于研究和整改。 PyTorch 最大的缺点一直以来都是产品支持。...考虑到所有这些有价值的特点都集成在与 PyTorch 团队工作如此贴近的平台上,我们决定将 PyTorch 和 Caffe2 进行嫁接,使 PyTorch 可直接用于产品。 ▌产品 !...▌追踪模式 PyTorch 追踪器是一个记录在代码中执行的所有 PyTorch 本地操作及操作间数据依赖的函数。...▌可用性 我们对维持当前可用性水平深表关心,我们知道,不在 Python 中直接运行代码会加大调试难度,但关于这一点我们也考虑了很多,并保证不会陷入完全不同的编程语言。...作者:PyTorch 团队 原文链接: https://pytorch.org/2018/05/02/road-to-1.0.html

73930

两个事务并发写,保证数据唯一

两个事务并发写,保证数据唯一? 我先来解释下标题讲的是个啥。 我们假设有这么一个用户注册的场景。用户并发请求注册新用户。 你有一张数据库表,也就是下面的user表。...为什么唯一索引保证数据唯一? 我们看看一句写操作,会经历什么。 Mysql架构 首先,mysql作为一个数据库,内部主要分为两层,一层是server层,一层是存储引擎层(一般是innodb)。...所以回到唯一索引为什么保证数据唯一的问题上,一句话概括就是,唯一索引会绕过change buffer,确保把磁盘数据读到内存后再判断数据是否存在,不存在才能插入数据,否则报错,以此来保证数据是唯一的。...串行化隔离级别加锁并发写数据 所以也保证只插入一条数据。 这方案生产中能用? 这个方案虽然确实保证只插入一条数据,但生产中不建议这么用,性能比较差,用了可能会被同事喷。...唯一索引会绕过change buffer,确保把磁盘数据读到内存后再判断数据是否存在,不存在才能插入数据,否则报错,以此来保证数据是唯一的。 更改隔离级别为串行化,也实现并发写入时数据唯一。

66640
  • 阿里 P7二面:Redis 执行 Lua,保证原子性

    而了解过 ACID事务的小伙伴应该明白事务回滚的复杂度,因此,Redis不支持事务回滚似乎也合情合理。...Cluster部署 如果 Lua脚本操作的 key是同一个,保证原子性; 如果操作的 Key不相同,可能被 hash 到不同的 slot,也可能 hash 到相同的 slot,所以不一定能保证原子性;...Redis部署方式有3种:单机部署,主从部署,Cluster集群部署,需要说明在哪些部署方式下保证原子性,哪些不能保证原子性;参考 #2 第四步,解释 Redis 执行 Lua脚本是如何保证原子性;...既然 Redis事务保证原子性,为什么还需要 Lua脚本呢?...脚本使用 redis.call() 执行命令出错时会抛给客户端,后续命令会被阻断; Lua 脚本一般比 MULTI/EXEC 更快、更简单; Redis的部署方式决定了 Redis执行 Lua脚本是否保证原子性

    1.9K10

    面试官,你的单例模式保证百分之百单例

    我的一个小伙伴也趁着这个机会面了几家试了试水,其中有面试官问到了一个问题:使用过单例模式?单例模式有哪些实现方式?你用过哪些?你的单例模式保证百分之百单例?...朋友就列举了几种实现方式并且比较了几种方式的优缺点,但对于最后一个问题他当时就想:单例模式不就是单例的?...事后我告诉他真相,他才恍然大悟,连连感谢 我猜肯定还有不少小伙伴不知道这个,所以今天就科普一下单例模式,如何打破单例模式以及如何保证百分百的单例。...由于使用了static关键字,保证了在引用这个变量时,关于这个变量的所以写入操作都完成,所以保证了JVM层面的线程安全。 缺点 不能实现懒加载,造成空间浪费。...懒汉式 + synchronized 通过使用synchronized修饰getInstance()方法保证同步访问该方法,但是访问性能不高。

    70820

    PyTorch上用Keras,分布式训练开箱即用,告别没完没了的Debug

    这个PyTorch轻量级包装器,就是PyTorch Lightning。 ?...有了这样一个快速研究框架,使用者只需关注核心训练和验证逻辑,繁琐的工程细节通通自动化一键完成,既能保证核心训练逻辑的正确性,又能保证最佳的实践体验。...在这张图中,灰色部分代表Lightning自动完成的部分,而蓝色的部分则能够根据使用者的需求,被定义成任意底层模型,可以是你自己的新模型,也可以是预训练模型,fast.ai架构等等。...想要训练闪电那么快的神经网络?Lightning简直为此量身定做。 此外,Lightning还和Tensorboard集成在了一起,可以轻松实现可视化学习。 ?...os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32) 2、拟合训练器 训练器处理

    93720

    Pytorch神器(3)

    那么线性回归可以?就是这种用 ? 的结构描述的最简单的x和y的映射关系的模型可以?当然没问题。 (2) 线性回归 这里说的w和b就是刚刚说的theta,就是待定系数,就是我们要从训练中得到的值。...注意,现在的问题转化了,这个Loss(w,b)既然说是指在w,b确定的情况下,平均在一个样本上的误差,那么w,b取什么合适其实就相当于取什么值满足误差最小,越小越好。求出来,必须!...这个更新的公式(这段代码)可以保证w和b沿着梯度下降的方向去更新,所以叫做梯度下降法。在陡峭的边缘,由于斜率大,梯度大,更新的速度快;在碗底附近,斜率小,梯度小,更新的速度慢。...它能保证w和b稳稳当当地更新到碗底附近。这么复杂的公式需要我们去写?还真不用,Pytorch都给我们集成了。 好了,到这里我们的铺垫工作算彻底完成了,总结一下。...其实这个次数也可以是别的次数,设置的次数只要能够保证最后的误差值足够小就可以了,因为越执行肯定w,b的位置越贴近碗底,梯度越低,更新速度越慢。 ?

    58110

    参赛3年,斩获6金3银2铜:Kaggle Grandmaster亲授实战经验

    pytorch 没动力,但到处都是 pytorch,如何建立这种学习动力?更别说 tensorflow 了。 A4: 我也是 keras 重度用户,不到必须要用 pytorch 的时候不会去学的。...学新东西还得靠外部驱动,像在 kaggle 打 image,nlp,或是 moculer 这种图形结构数据比赛的时候,不管是 github 还是 kaggle 论坛,学习参考的代码主要都是 pytorch...还有时间一定要确保最大化投入,我打 elo 这个比赛几乎从头到尾一直没休息,保证了特征工程做到自己的极致,即使融合,后处理部分搞砸了,也没掉出金牌区。...mfcc 是一个矩阵,具体说说这个成功的『亮点? Answer: 作为音频的特征,然后建立分类模型,得到很好的精度。...Q14:日本那边的比赛平台有试过? 试过的话, 体验如何?

    74421

    【深度学习】2021 年了,TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架地位又有什么变化

    tensorflow2.x难用?真不难用的,基本就是在用keras,tf.data pipeline 和 tf.distribute 用起来真的省心又快。...问题就是现在tf2没人用啊,也不是不好用,就是你有的pytorch也有,pytorch用得已经好好的了为啥还要换呢?...然后你又再搞一个新库,jax,而且还是用tensorflow写的,而且还不是像keras,sonet一样跟tf混着用的 ,然后google research开源代码要不是pytorch就是jax,连自家都不用别人会用么...我个人认为几个原因导致地位逆转: (1)PyTorch的易用性更好(当一个框架本身衍生很多上层框架时,你就能知道它本身是多么不友好了,说的就是TF),而且生态已经起来了,大部分论文开源都是用PyTorch...而且本身PyTorch自带的DDP也不差。

    1.1K50

    推荐 | 从OpenCV到Pytorch完整的视频教程

    不光需要掌握深度学习常见的视觉模型的结构与训练框架如pytorch/tensorflow等,还需要精通传统的图象处理库-典型就是OpenCV,还得会模型得转换、量化与部署,这些都搞会,才有可能保证项目落地...部分案例截图如下: CV开发工程师全栈技术路线图专题(C++/Python) 从理论到实践,系统化学习图象处理、特征提取、卷积神经网络理论与OpenCV,Pytorch...《OpenCV4 经典案例实战教程》 《OpenCV4 特征提取与对象检测教程》 《OpenVINO计算机视觉模型加速教程》 03 高级与实战篇 掌握Pytorch框架视觉开发的相关理论与开发知识,从卷积网络基本原理...《Pytorch框架CV开发-从入门到实战》 《YOLOv5自定义对象检测-从训练到部署》 视频合计原价:936 元 扫码打折,专题价格:749 元 常见问题 Q1:我该学习OpenCV C++还是OpenCV-Python...Q3:我没有基础,不会C++/Python学会? 答:正所谓智者不惑、勇者无惧,所有的困难都是表象,做什么事情一旦认真,困难都会让路。

    1K20

    PyTorch 到底好用在哪里?

    () tile: 通过 view/expand(repeat)几乎实现任何形状调整。...第一次用 PyTorch 几乎是无痛上手,而且随着使用的增加,更是越来越喜欢: PyTorch 不仅仅是定义网络结构简单,而且还很直观灵活。...用 TensorFlow 我找到很多别人的代码 用 PyTorch轻松实现自己的想法 ? 而且 github 上很多 tensorflow 的代码也不能跑了不是?...随着同学的更新 TF,我眼睁睁看的我的 TF 代码从运行正常,到警告,到报错 PyTorch 实现的项目在 github 上也有很多,不是?...基本上所有的研究方向都能找到质量很高的 PyTorch 开源方案。 6. 关于 PyTorch 的几个误解 PyTorch 社区不强大 ? 看上文。 PyTorch 文档不齐全?

    2.6K40

    CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼

    不光需要掌握深度学习常见的视觉模型的结构与训练框架如pytorch/tensorflow等,还需要精通传统的图象处理库-典型就是OpenCV,还得会模型得转换、量化与部署,这些都搞会,才有可能保证项目落地...部分案例截图如下: CV开发工程师全栈技术路线图专题(C++/Python) 从理论到实践,系统化学习图象处理、特征提取、卷积神经网络理论与OpenCV,Pytorch...《OpenCV4 经典案例实战教程》 《OpenCV4 特征提取与对象检测教程》 《OpenVINO计算机视觉模型加速教程》 03 高级与实战篇 掌握Pytorch框架视觉开发的相关理论与开发知识,从卷积网络基本原理...《Pytorch框架CV开发-从入门到实战》 《YOLOv5自定义对象检测-从训练到部署》 视频合计原价:936 元 扫码打折,专题价格:749 元 常见问题 Q1:我该学习OpenCV C++还是OpenCV-Python...Q3:我没有基础,不会C++/Python学会? 答:正所谓智者不惑、勇者无惧,所有的困难都是表象,做什么事情一旦认真,困难都会让路。

    68130

    深度学习哪家强?用数据来一较高下吧

    其中Active PRs可以反映近期开发者的活跃度,而Active Issues可以反映近期的使用者的活跃度(用的人越多问题总会越多)。 同样,让我们再为老态龙钟的Theano“把把脉”: ?...此处tensorflow依然是老大,但pytorch后来居上,接近和tensorflow分庭抗礼了。...这也与我近期的观感接近,近期开源的许多强大的NLP模型都提供了基于pytorch的实现,相信也带动了其热度。...剩下keras,mxnet,paddlepaddle的流行度差不多,但还有一位CNTK,流行度与以上完全不在一个数量级上,这是要凉的节奏?我不能猜测具体原因。 03 活力 ?...在这个指标下,百度的PaddlePaddle表现亮眼,虽然有分母(star)较少的因素,但是其很高的开发活跃度还是会让人期待其未来的发展,pytorch和mxnet也是同理,特别是pytorch使用活跃度极高

    36020

    独家 | 5个机器学习开源项目来挑战你的数据科学技能!(附链接)

    同往常一样,我尽可能保证这些项目的多样性。你会注意到其中包括一些取自自然语言处理和Python编程的想法。 如果你对以往月刊系列展示的项目感兴趣,下方已放置链接。...pip install reformer_pytorch 如果你还不了解Transformer架构和PyTorch框架,建议先阅读一下文章。...pip3 install pandapy 如果你对Pandas依旧念念不忘,在这里你找到最新正式版本(v1.0.0)。...我强烈推荐你了解下面的资源,它们帮你创建和加强数据可视化简介: Mastering Tableau from Scratch: Become a Data Visualization Rockstar...谷歌会开源Meena的代码?我们还不得而知,但这是个值得关注的事。

    57320

    PyTorch 的预训练,是时候学习一下了

    前言 最近使用 PyTorch 感觉妙不可言,有种当初使用 Keras 的快感,而且速度还不慢。各种设计直接简洁,方便研究,比 tensorflow 的臃肿好多了。...今天让我们来谈谈 PyTorch 的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛 PyTorch Forums 上的一些回答的总结整理。...my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth")) 当然这样的加载方法是基于 PyTorch...my_resnet.pth") 还有第二种加载方法: my_resnet = torch.load("my_resnet.pth") 加载部分预训练模型 其实大多数时候我们需要根据我们的任务调节我们的模型,所以很难保证模型和公开的模型完全一样...但是,对于一些基本模型 PyTorch 中已经有了,而且我只想进行一些小的改动那么怎么办呢?难道我又去实现一遍?当然不是。 我们首先看看怎么进行微改模型。

    1.2K100

    深度学习哪家强?用数据来一较高下吧

    其中Active PRs可以反映近期开发者的活跃度,而Active Issues可以反映近期的使用者的活跃度(用的人越多问题总会越多)。 同样,让我们再为老态龙钟的Theano“把把脉”: ?...Tensorflow一骑绝尘,好用的keras也有不少簇拥,接着是pytorch等其他框架。 ?...此处tensorflow依然是老大,但pytorch后来居上,接近和tensorflow分庭抗礼了。...剩下keras,mxnet,paddlepaddle的流行度差不多,但还有一位CNTK,流行度与以上完全不在一个数量级上,这是要凉的节奏?我不能猜测具体原因。 活力 ?...在这个指标下,百度的PaddlePaddle表现亮眼,虽然有分母(star)较少的因素,但是其很高的开发活跃度还是会让人期待其未来的发展,pytorch和mxnet也是同理,特别是pytorch使用活跃度极高

    56630

    AI部署以及工业落地学习之路

    AI部署 AI部署这个词儿大家肯定不陌生,可能有些小伙伴还不是很清楚这个是干嘛的,但总归是耳熟详了。...作为AI算法部署工程师,你要做的就是将训练好的模型部署到线上,根据任务需求,速度提升2-10倍不等,还需要保证模型的稳定性。 是不是很有挑战性? 需要什么技术呢?...关于深度学习的基础知识,可以看这篇: 2021年了,我们还可以入门深度学习(含资源) 常用的框架 这里介绍一些部署常用到的框架,也是老潘使用过的,毕竟对于某些任务来说,自己造轮子不如用别人造好的轮子。...喜欢白嫖,白嫖最新的结构最好啦,不过不是所有最新结构都能用上,还是那句话,部署友好最好。 哦,还有提一点,最近发现另一种改变模型结构的思路,结构重参化。...相关文章: PyTorch Quantization Aware Training Pytorch QUANTIZATION 那么GPU支持Pytorch官方不支持,但是NVIDIA支持。

    1.6K10

    深度学习哪家强?用数据来一较高下吧

    其中Active PRs可以反映近期开发者的活跃度,而Active Issues可以反映近期的使用者的活跃度(用的人越多问题总会越多)。 同样,让我们再为老态龙钟的Theano“把把脉”: ?...此处tensorflow依然是老大,但pytorch后来居上,接近和tensorflow分庭抗礼了。...这也与我近期的观感接近,近期开源的许多强大的NLP模型都提供了基于pytorch的实现,相信也带动了其热度。...剩下keras,mxnet,paddlepaddle的流行度差不多,但还有一位CNTK,流行度与以上完全不在一个数量级上,这是要凉的节奏?我不能猜测具体原因。 03 活力 ?...在这个指标下,百度的PaddlePaddle表现亮眼,虽然有分母(star)较少的因素,但是其很高的开发活跃度还是会让人期待其未来的发展,pytorch和mxnet也是同理,特别是pytorch使用活跃度极高

    32250

    2022年,PyTorch在AI顶会的占比已经上80%了

    2019年10月,康奈尔大学本科生、曾在PyTorch 团队实习的Horace He曾对PyTorch 和 TensorFlow在学界的使用情况进行了数据统计。...PyTorch 在学界的「超车」 具体到每一家顶会,作者也在图表中展示了详细数据: 以CVPR为例,在CVPR 2018之前,TensorFlow的使用率还高于PyTorch,而在下一年,局势立即逆转...在ICLR 2022中,PyTorch使用率为32.20%(1091篇),TensorFlow跌到了6.14%(208篇),拉开了五倍的差距。 TensorFlow 在学界还有未来?...当然,它的性能总是比 PyTorch 好,但当你是一个工作负担很重的博士生时,你就不太关心你的代码是否高效,而更关心你的代码是否work。...有人说 PyTorch 的调试相对轻松,所以那些早期的模型用了PyTorch发表,后来很多人也就来到了PyTorch。」 你怎么看呢?

    86320
    领券