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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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
# 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，
# 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
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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矩阵乘法(GEMM)优化算法在GPU上的实现矩阵乘法（Matrix Multiplication）是线性代数中最基本的计算之一，在深度学习、信号处理等领域广泛应用。在GPU中，由于其高并行性，可以实现矩阵乘法的高效计算。矩阵乘法算法简介矩阵乘法的基本思路是将两个矩阵相应位置的元素相乘，并累加得到结果矩阵的对应位置的元素。设 为形状为 的矩阵， 为形状为 的矩阵，则得到的矩阵 形状为 ，其中
文章目录基本概念主机（host）设备（device）流式处理器（SP）流式多处理器（SM）线程（Thread）线程块（Block）线程格（Grid）线程束（wrap）函数修饰符GPU内存的分类全局内存（Global Memory）共享内存（Shared Memory）常量内存（Constant Memory）纹理内存（Texture Memory）固定内存CUDA程序计算原理CUDA程序执行过程
矩阵乘计算GPU实现中通常为线程块计算一个较大的[m_tile, k] *[k, n_tile]的矩阵乘，最后分配到每个线程后同样为每个线程计算更小的一个[m_tile, k] *[k, n_tile]。这样存在的一个问题主要是在于m和n较小而k很大时，如下图所示的矩阵乘案例，只能分配很少的线程和线程块，并且每个线程内部的循环次数很大，GPU无法被充分利用，导致矩阵乘实现的性能比较差。这种情况可能
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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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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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
2.1 张量2.2.1 简介 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广。比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。 张量维度 代表含义0维标量（数字）1维向量2维矩阵3维时序数据、文本数据、单张彩色图片（RGB)4维图像5维视频 张量的核心是数据容易，包含数字等数据，可想象成是数字的水桶。 例子：一个图像可以用三个字段表示：（width, heigh
目录1、安装NVIDIA显卡驱动2、安装CUDA（1）确定显卡支持的CUDA版本（2）根据自己显卡支持的CUDA版本，下载对应的CUDA版本（3）安装CUDA（4）配置环境变量（安装好CUDA后，系统一般会自动添加环境变量）（5）检验CUDA安装是否成功3、安装cuDNN（1）cuDNN是pytorch搭建深度学习模型的依赖，没有它，不能运行卷积等操作。（2）下载对应版本的cuDNN（3）下载的时
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2023-08-04 23:58:01
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# PyTorch计算混淆矩阵的实现
## 1. 简介
在机器学习任务中，混淆矩阵是一个常用的评估模型性能的工具。它可以显示模型在分类任务中的预测结果与真实标签之间的对应关系。本文将教你如何使用PyTorch计算混淆矩阵。
## 2. 流程概述
下面的表格展示了计算混淆矩阵的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载模型和数据 |
| 步骤2 | 运
# PyTorch 矩阵计算中的均方误差 (MSE)
在机器学习和深度学习中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是一种常见的损失函数，通常用于回归问题。它的计算过程相对简单，但在实际应用中，它能提供非常有效的性能评估。本文将探讨PyTorch中如何实现MSE计算，并通过代码示例演示其使用方法。同时，我还会介绍MSE计算的过程，并使用旅程图和饼状图为您提供清晰的视觉概览。
pytorch多GPU计算如果正确安装了NVIDIA驱动，我们可以通过在命令行输入nvidia-smi命令来查看当前计算机上的全部GPU定义一个模型：import torchnet = torch.nn.Linear(10, 1).cuda()netoutput:Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)要想使用PyTorch进行多GPU计算，最简单的方法是直接用torch.nn.DataParallel将模型wrap一下即可：n
原创
2021-09-13 21:22:43
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GPU.N
Pytorch: 入门指南和 PyTorch 的 GPU版本安装(非常详细)Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and TechnologyPytorch教程专
