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torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le

PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt...、torch.ge、torch.le 以上全是简写参数是input, other, out=None 逐元素比较input和other 返回是torch.BoolTensor?...import torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]])print(torch.eq(a,b))#equals...# tensor([[ True, True],# [False, False]])print(torch.ne(a,b))#not equal to# tensor([[False,...(torch.ge(a,b))#greater than or equal to# tensor([[ True, True],# [False, True]])print(torch.le

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安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline

然后执行安装： wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64....whl wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl...wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl wget...https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip..._64.whl pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_spline_conv-1.2.1

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torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值...，指定参数可以计算每一行或者每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean...(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d)结果：tensor...torch.pow()对输入的每分量求幂次运算a=torch.tensor(3)b=torch.pow(a,2)print(b)c=torch.randn(4)print(c)d=torch.pow(c...()torch.matmul 是做矩阵乘法例如：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([3,4,5])torch.matmul(a, b)结果：tensor(26)

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torch01：torch基础

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP MachineLP的博客目录：小鹏的博客目录本小节介绍torch的基础操作和流程：（1...代码部分：（0）import # coding=utf-8 import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as...np import torchvision.transforms as transforms print (torch....__version__) （1）计算梯度值 # 创建tensor x = torch.tensor(1, requires_grad=True) w = torch.tensor(2, requires_grad...# 保存和加载模型 torch.save(resnet, 'model.ckpt') model = torch.load('model.ckpt') # 只保存和加载模型参数 torch.save(

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torch

import torch,倒入pytorchimport torchfrom torch import nn# convolutiondef convolve(X: torch.Tensor, K: torch.Tensor...) -> torch.Tensor: # 输出Y的height=x的height减k的height+1 # 输出Y的width=x的width减k的width+1 h, w = X.shape...[0] - K.shape[0] + 1, X.shape[1] - K.shape[1] + 1 Y = torch.zeros(h, w) for i in range(h):...(9).reshape(3, 3) print(X) K = torch.arange(4).reshape(2, 2) print(K) Y = convolve(X, K)...(6, 8) # 不能用这个,先记住 # X[:, 2:6] = 1 X = torch.ones(6, 8) X[:, 2:6] = 0 print(X) Y = torch.tensor

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Google TPU 101

谷歌TPU为何“杀疯了”？》描绘了谷歌 TPU 大战英伟达 GPU 的“神仙打架”场面。刚好，我的老朋友 Grissom 写了一篇超硬核的TPU技术深潜文，把背后的门道拆解得明明白白。...TPU 芯片 ≠ TPU 系统：从单卡到 TPU Pod 3.1 TPU 的 scale-first 设计 TPU 在设计之初就假设模型会持续变大，多芯片协同训练是常态而不是例外。...3.3 Cloud TPU 部署模型与拓扑细节在 Cloud TPU 上，Google 提供的是以 TPU VM 为基础的编程模型 [2]。...在 TPU 上，不存在很多开发者已经习惯的概念，例如「TPU Kernel」、「TPU shared memory」或「TPU launch configuration」。...TPU 的优势、限制与适用边界 6.1 TPU 的“甜点区” 综合硬件和软件的取舍，TPU 的「甜点区」非常清晰 [1,2]： • 大模型训练：尤其是 Transformer 类模型，在大规模 Pod

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似懂非懂Google TPU

谷歌的这款芯片被称作 Tensor Processing Unit，简称 TPU，是Google专门为深度学习定制的芯片。...第一次出现是在2016年的Google I/O大会上，最近在体系结构顶级会议 ISCA 2017 上面，描述 TPU 的论文被评为最佳论文，让TPU又火了一把。...不适合训练，适合做推断，TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。...• 一个TPU的MAC是Tesla K80的25倍，片上内存容量达到K80的3.5倍，而且体积更小。...Jouppi说，虽然 TPU 有很多矩阵乘法单元，但 TPU 比“GPU 在思路上更接近浮点单元协处理器”，TPU 没有任何存储程序，仅执行从主机发送的指令。

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Paper: Google TPU

TPU 架构 TPU被设计成一个协处理器，通过PCI-E总线与CPU进行数据交换，同时，TPU自己不会主动去内存中取指令，所有运行指令都是CPU通过PICE主动发送到TPU的指令缓存buffer中去执行...，所以其实TPU其实更像是一个单纯的计算单元协处理器。...[tpu-arct.png] TPU的核心是 256*256的矩阵运算单元，能够计算8bit的整数乘法及加法。...TPU使用了4级的流水线，来充分利用矩阵运算单元。TPU中，计算和存储单元占据了接近70%的面积，控制单元仅有2%。...[perf.png] [perf-figure.png] 功耗谷歌的数据显示，能耗比GPU和CPU高出很多 [pw.png] TPU设计调整结果是TPU很吃内存带宽，带宽提高4倍，性能能提高三倍。

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Torch卷积

1. 2D 卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=...array} Wout=floor((Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernerl_size[1]−1)−1)/stride[1]+1) 2. 2D 反卷积 class torch.nn.ConvTranspose2d

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Torch函数

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将 input 张量中的每个元素值截断到区间 [min, max] 中。...torch.flip(input, dims) → Tensor 将 input 张量沿着列表/元组 dims 中的每一个维度依次翻转。...torch.Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 返回一个内存连续且有相同数据的 Tensor，如果原 Tensor...torch.Tensor.permute(*dims) → Tensor 根据 dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。...torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对 dim0 和 dim1 两个维度换位。

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torch.shortage

torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。...class torch.FloatStorage[source]bfloat16()将这个存储变为bfloat16类型。

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torch.split()

切分维度 import torch a = torch.arange(10).reshape(5,2) print(a.shape) aa = torch.split(a, 2) print(aa...) b,c,d = torch.split(a, 2) print(b.shape,c.shape,d.shape) print('*' * 30) e,f = torch.split(a, [1,4]...[0, 1], [2, 3]]), tensor([[4, 5], [6, 7]]), tensor([[8, 9]])) torch.Size([2, 2]) torch.Size...([2, 2]) torch.Size([1, 2]) ****************************** torch.Size([1, 2]) torch.Size([4, 2]) tensor..., unsure.shape) Result: torch.Size([1, 3, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512

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torch.clamp

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor Clamp all elements in input into the range [ min, max...(4) >>> a tensor([-1.7120, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) >>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5) tensor([...-0.5000, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) torch.clamp(input, *, min, out=None) → Tensor Clamps all elements...(4) >>> a tensor([-0.0299, -2.3184, 2.1593, -0.8883]) >>> torch.clamp(a, min=0.5) tensor([ 0.5000,...0.5000, 2.1593, 0.5000]) torch.clamp(input, *, max, out=None) → Tensor Clamps all elements in input

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torch.flatten()

先看函数参数：torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)input: 一个 tensor，即要被“推平”的 tensor。...我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的：t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1], [3, 4, 4, 3],...4, 4, 3], [1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 6, 5], [7, 8, 8, 7], [5, 6, 7, 8]]])torch.Size...示例代码：x = torch.flatten(t, start_dim=1)print(x, x.shape)y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)print...pytorch中的 torch.nn.Flatten 类和 torch.Tensor.flatten 方法其实都是基于上面的 torch.flatten 函数实现的。

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torch.no_grad

目录class torch.no_grad[source]----class torch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。...例：>>> x = torch.tensor([1], requires_grad=True)>>> with torch.no_grad():......y = x * 2>>> y.requires_gradFalse>>> @torch.no_grad()... def doubler(x):...

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pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float

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ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘解决方案python安装torch(python3.6+torch1.6)

问题 ModuleNotFoundError: No module named 'torch' python下安装torch 我安装了几个线下版本的，但是很多都是各种类似【ERROR: rasterio...镜像我用的是华为的镜像 ###python 3.6 + torch1.6 pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 torchaudio...==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 如下是整个安装步骤。

3.1K2 0

TPU使用说明

1 TPU分类和收费标准 1.1 分类和计费说明地区抢占式TPU Cloud TPU 美国 \$1.35/hour \$4.5/hour 欧洲 \$1.485/hour \$4.95/...hour 亚太区地区 \$1.566/hour \$5.22/hour 抢占式 TPU 是 Cloud TPU 在需要将资源分配给另一项任务时，可以随时终止（抢占）的 TPU。...抢占式 TPU 的费用要比普通 TPU 低廉得多。 TPU 以 1 秒钟为增量单位进行计费。为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。...也就是说仅在启动 TPU 之后，Cloud TPU 的计费才会开始；在停止或删除 TPU 之后，计费随即停止。...抢占式 TPU 的费用是每小时 $1.35，而非普通 TPU 的每小时 $4.50。

4.3K0 0

灵魂三问 TPU

v3 就是第三代 (2018) TPU，样子如下。...而第一代 (2015) 和第二代 (2017) 的 TPU 样子如下。查了下第三代 TPU 每个核心的价格是每小时 8 美元。...WHY：为什么 TPU 在神经网络上有效？ HOW：怎么玩 TPU + Keras？ 1 WHAT TPU 是什么？...最后看看专门为矩阵计算设计的 TPU？ 1.4 TPU TPU 是 google 专门为大型神经网络里面的大型矩阵运算而设计的，因此不是通用处理器。...try block 里面分别检测出 TPU，并创建 TPU 分布式策略，然后用 keras_to_tpu_model 来将 model 装成 tpu_model。之后就可以愉快的训练模型了。

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Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度...，也不会进行反向传播 model.eval() # 测试模式with torch.no_grad(): pass@torch.no_grad

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安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline

torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

torch01：torch基础

torch

Google TPU 101

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Torch函数

torch.shortage

torch.split()

torch.clamp

torch.flatten()

torch.no_grad

pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘解决方案python安装torch(python3.6+torch1.6)

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Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

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