为了更方便地为独立软件开发商(ISV: Independant Software Vendor)提供基于Sun的软硬件平台的移植、测试环境，Sun公司及与Sun合作伙伴共同合作的实验 室 将为软件开发商免费开放。
实验室有多台Sun Fire X86/X64和UltraSPARC服务器,几乎涵盖Sun公司各种档次的服务器，包括最新的Sun Fire X4200和S
大家好，我是丁小杰！ 我经常遇到各种五花八门的关于Python字典的操作，今天就在这个文章中展示一些常见操作的优化实现方式，如果你都已经掌握，那么恭喜你，你已经超越了90%以上的Python coder。通过序列生成字典我们将下面的序列转换为dict类型。lst = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]普通的写法for k, v in lst:
dic[k] = v
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2024-07-11 20:35:50
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文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3.
这篇文章转的是我老铁的，我自己也配过几次，但是一直没时间写出来，就直接从他那边拉过来了，之后再配就不用到处找了。 从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch的方式。PyTorch安装首先，下载PyTorch的本地
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2023-11-17 23:59:07
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超算平台国产DCU 运行 PyTorch 的经验分享
在当今大数据和人工智能的背景下，超算平台的计算能力对于模型的训练和推理至关重要。然而，当我们尝试在新一代国产 DCU（数据计算单元）上运行 PyTorch 时，却发现了一些问题。本文将详细记录解决“超算平台国产 DCU 运行 PyTorch”问题的过程，以及在此过程中获得的经验教训。
## 问题背景
随着国产硬件技术的快速发展，超算平台开
光模块的工作原理光模块（Optical Modules）作为光纤通信中的重要组成部分，是实现光信号传输过程中光电转换和电光转换功能的光电子器件。光模块工作在OSI模型的物理层，是光纤通信系统中的核心器件之一。它主要由光电子器件（光发射器、光接收器）、功能电路和光接口等部分组成，主要作用就是实现光纤通信中的光电转换和电光转换功能。光模块的工作原理如图 光模块工作原理图所示。发送接口输入一定码率的电信
Resnet50的细节讲解残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型，需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解，话不多说，开始了。首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224x224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。由于中间有重复利用的模块，所以我们需要将它们写成一个类，用来重复调用即可。
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2023-10-17 13:44:35
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关于张量的底层存储逻辑这一部分看的我有点头大，但是了解底层实现确实有助于理解tensor中的各种运算到底是怎么一个回事，当然大部分时间我们可以不太会用到这些存储操作，但是熟悉这些底层实现，我觉得一方面可以帮我屏蔽一些开发上的bug，或者说在查bug的时候会往这个方面思考；再一个就是如果真的有需要做比较硬核的优化的时候也能够有点想法。张量的存储前面我们说过，张量的存储空间是连续的，最开始我可能以为存
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2023-08-01 14:56:46
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CPU、MCU、MPU、DSP的区别 CPU（CentralProcessing Unit，中央处理器）发展出来三个分枝，一个是DSP（Digital Signal Processing/Processor，数字信号处理），另外两个是MCU（Micro Control Unit，微控制器单元）和MPU（Micro Processor Unit，微处理器单元）。 &
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2024-10-22 19:14:35
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# 使用 Python 实现 DCU 的完整指南
在软件开发中，DCU（Data Control Unit）是一种重要的数据管理模式。作为新入行的开发者，理解如何实现一个基本的 DCU 是提升编程技能的良好开端。接下来，我们将通过一系列步骤来实现 Python 中的 DCU。
## 整体流程
以下是实现 DCU 的主要步骤：
| 步骤 | 说明
# PyTorch如何调用SENet：解决图像分类问题
在深度学习中，图像分类是一个重要的研究方向，而SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）作为一种有效的卷积神经网络（CNN）架构，可以显著提高模型的表现。在本方案中，我们将介绍如何在PyTorch框架中使用SENet解决图像分类问题，并给出相应的代码示例。
## 一、引言
随着计算机视觉技术的不断发展，
# 在PyTorch中调用Transformers进行文本分类
近年来， Transformers 在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。结合 PyTorch 的简单易用性与 Transformers 的强大功能，我们能够构建出强大的文本分类模型。本文将通过一个具体的示例，展示如何使用 PyTorch 结合 Hugging Face 的 Transformers 库实现文本分类任务。
原创
2024-10-01 10:05:36
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Java内存模型的目标：定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。 其中的变量包括：实例字段、静态字段、构成数组对象的元素 不包括：局部变量与方法参数，因为它是线程私有的，不会共享。Java内存模型规定：所有变量都存储在主内存，每条线程都有自己的工作内存，线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行内存间交互操作： 如果把一个变量从主内存复制到工作内
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是
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2024-07-19 14:05:47
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# 使用 PyTorch 调用 NCCL 进行分布式训练
随着深度学习技术的不断发展，分布式训练已成为提升训练速度和模型规模的重要手段。NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个专门为多GPU环境设计的高效通信库，广泛应用于分布式深度学习任务。本文将通过一个实际示例，指导大家如何在 PyTorch 中调用 NCCL，实现多GPU训练。
原创
2024-09-11 07:37:19
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1、什么是DCU 在某些基站无法覆盖的地方，如大型体育馆内部1楼、2楼。。，此时通过DCU为这些地方提供 2、DCU组成 3、我们需要做的 PC通过进入UMPT网关，在一个网页中使用自定义指令集控制系统，这些指令是我们在高软【应用层】中写的
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2018-04-27 01:02:00
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本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.4节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，1.4 使用CUDA C编程难吗CPU编程和GPU编程的主要区别是程序员对GPU架构的熟悉程度。用并行思维进行思考并对GPU架构有了基本的了解，会使你编写规模达到成百上千个核的并行程序，如同写串行程序一样简单。如果你想编写一个像并行程序一
首先贴上参考教程的链接pytorch配置教程如果是Ubuntu下配置参考链接ubuntu下配置pytorch 如果是windows下可以跳过这两个链接 深度学习第一步A.Step1:Install Python 3.6B.Step2:Install PytorchC.Step3: Install CUDA+CUDNND.其他包的安装 A.Step1:Install Python 3.6首先安装py
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2023-09-06 12:14:56
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华为的“达芬奇计划”曝光，该计划是开发用于数据中心的AI芯片，以挑战当下在AI芯片市场占据龙头地位的NVIDIA，那么对于华为来说它加入AI芯片大战有多少胜算呢？NVIDIA的优势NVIDIA在AI芯片领域取得领先优势并非一朝一夕所取得的，这是它十多年来努力获得的结果。随着AI的兴起，业界日益认识到GPU所拥有的低精度、并行计算等优点更适合神经训练，这是GPU开始逐渐被应用于AI领域的原因，不过N
# PyTorch中如何调用Transformer
## 引言
Transformer模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的架构。近年来，Transformer被逐渐应用于多种任务，如机器翻译、文本生成、情感分析等。PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，为用户提供了强大的工具，便于实现和使用Transformer模型。本文将详细讨论如何在PyTorch中调用Transf
