# 学习在 PyTorch 中使用 GPU 进行矩阵乘法的完整指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于机器学习开发中。利用 GPU 进行矩阵乘法能够显著提高训练速度，本篇文章将详细讲解如何在 PyTorch 中进行这一操作。
## 整体流程
我们将遵循以下步骤来实现 PyTorch 矩阵乘法的 GPU 加速。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
1. 二维矩阵乘法 torch.mm()也就是最基本的矩阵乘法，需要满足对应维度的要求，否则报错torch.mm(mat1, mat2, out=None) mat1，mat2 ，输出 out 。2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm()torch.bmm(bmat1, bmat2, out=None)由于神经网络训练一般采用 mini-batch，经常输入的是三维带 batch 的
下面是我机器中的cpu和gpu型号31.4 GiB
Intel® Core™ i7-8700K CPU @ 3.70GHz × 12
GeForce GTX 1080 Ti/PCIe/SSE2
64-bit代码会在下面给出 先看下整体的输出效果 对比了float32 float64 分别用numpy,torch cpu 以及torch gpu 运算矩阵相乘 运行1000次 方阵大小1-500,也
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2023-08-11 18:13:11
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# PyTorch矩阵乘法实现指南
## 简介
在深度学习领域，矩阵乘法是一项非常基础且常用的运算。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，提供了丰富的矩阵操作API，使得矩阵乘法的实现变得简单高效。本指南将介绍如何在PyTorch中实现矩阵乘法。
## 流程概览
为了帮助你理解矩阵乘法的实现过程，我们将使用以下流程图来展示整个过程。
```mermaid
graph TD
原创
2023-09-03 13:41:01
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Tricks1. torch.sparse.FloatTensor(position, value)稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量(每一维中存储多个值)。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造2. 查看list的维度信息利用np.array()转换成nadrray类型数据，输出shape属性即可3. torch.mul()和torch.mm()的区别
PyTorch入门实战教程笔记（八）：基础张量操作4包含：数学运算，统计属性数学运算：Add/minus/multiply/divide:加减乘除基本运算（数学运算）Matmul：Tensor的矩阵式相乘（矩阵形式）Pow：矩阵的次方sqrt/rsqrt：矩阵的次方根Round：矩阵近似运算Add/minus/multiply/divide: 基本运算： 加减乘除可以用＋－* /，也可以用ad
前言矩阵乘法运算是机器学习的基础。比如，卷积神经网络通过矩阵化输入数据，然后通过矩阵乘法计算获得结果。而性能对于算法是至关重要的事情，所以本文主要介绍c++调用普通的矩阵乘法库进行计算，以及通过cuda计算矩阵乘法。C++常用cblas库加速cpu上的矩阵乘法运算。为了将速度提高更高，GPU版本矩阵乘法运算则通过cublas库进行操作，在cublas库中，使用cublasSgemv()和cubla
torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别一、简介torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵；torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。torch.
矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务，特别适合于 GPU（图形处理单元）并行计算。 GPU 通过执行成千上万的小型、简单的操作
第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器
我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么，购物网站上的商品推荐，Spotify上的歌曲推荐，Instagram上的朋友推荐，LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么，并提出明智的建议。推荐系统主要有两种类型:基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)和
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2023-08-23 17:49:47
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参考 1. torch.bmm; 2. torch.matmul; 完
原创
2022-07-11 12:19:23
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# PyTorch矩阵运算在GPU上的应用
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，我们可以使用GPU对大规模矩阵进行并行计算，以加速模型训练和推理过程。本文将介绍如何在PyTorch中进行矩阵运算并利用GPU加速计算。
## 矩阵运算基础
在PyTorch中，我们可以使用`torch.tensor`来表示矩阵，并利用其提供的函数进行各种运算。首先，
目录前言三阶张量的转置 前言我在我的pytorch专栏发布了一期pytorch入门之tensor，介绍了torch.tensor()的一些创建方式和常用方法，其中就有矩阵的转置方法----tensor.t()、tensor.transpose()和tensor.permute()。我只是用少量语言和代码介绍了这三种方法的用法，但其中的转置原理没有说清。今天咱们就来絮叨絮叨~相信学过线性代数的小伙
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2023-10-03 14:07:50
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第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices, values, siez=None,*, dtype=None, requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个Coordinate(COO) 格式的稀疏矩阵，返回值也就h是一个tensor稀疏矩阵指矩阵中的大多数元素的值都为0，由于其中非常多的元素都是0，使用常规方法进行存储非常的
矩阵乘法——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计 目录矩阵乘法——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1 题目描述2 设计思路实验环境3 源码3.1 串行程序3.2 并行程序3.3 性能对比与分析 1 题目描述题目1：编写一个矩阵乘法的GPU并行程序，并且与对应规模的串行程序进行运行时间的比对（n=500，1000，1500，2000，3000，5000），画出规模和时间对比图。 矩阵A（
前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：def trans(m):
a = [[] for i in m[0]]
for i
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！ im
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2023-08-24 13:08:35
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标量简单操作 长度 向量简单操作 长度 其他操作 矩阵简单操作 乘法（矩阵*向量） 乘法（矩阵*矩阵） 范数 取决于如何衡量b和c的长度常见范数矩阵范数：最小的满足的上面公式的值Frobenius范数 特殊矩阵对称和反对称 正
先介绍向量的两种运算，一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积，又叫作点积，结果是一个数；一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积，外积是一种特殊的克罗内克积，结果是一个矩阵，假设和b分别是一个行向量和一个列向量，那么内积、外积分别记作和，,为了讨论方便，假设每个向量的长度为2。注意：外积在不同的地方定义方式不太一样，这里不详细讨论定义了内积和外积以后，我们讨论矩阵的乘法。矩阵是由向量组成的，因此对矩
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2023-08-26 13:09:44
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