王树义PyTorch 入门，坑着实不少。咱们来谈谈，如何选个合适的教程，避开它们。1选择好几位读者，都留言问我：王老师，我想学深度学习，到底是该学 Tensorflow ，还是 PyTorch？没有水晶球，我也不知道谁会最终胜出。从现状来看，PyTorch 的发展势头非常迅猛。在深度学习的顶会上，相关论文增速大幅超越 Tensorflow 。Javaid Nabi 总结了一张最近两年 arxiv
原文作者： 忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生) 魏福煊 哈工大英才实验班本科生 谢天宝 哈工大英才实验班本科生 特别鸣谢： 刘洪普老师 河北工业大学 人工智能与数据科学学院教师 文章目录前言一、基本步骤思想二、实例讲解1、数据处理pytorch为我们提供了Dataset和Dataloader两个类来方便的构建。(1) torch.utils.data.Dataset(2) torch.uti
# PyTorch搭建后代码编写指引
## 引言
随着深度学习的快速发展，许多开发者和研究者开始选择使用PyTorch作为其主要框架。PyTorch以其灵活性和易用性受到广泛欢迎。但是，许多人在成功安装PyTorch之后，不知道接下来该在哪里以及如何开始编写代码。本文将为你提供清晰的指导，包括代码示例和实用的技巧。
## 环境搭建
在编写任何代码之前，首先确保你已经正确安装了Python和
原创
2024-09-07 04:49:04
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本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！PyTorch 是什么？PyTo
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2024-08-21 16:56:53
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# 如何实现PyTorch的算子
## 1. 整个流程
首先，让我们来看一下实现PyTorch的算子的整个流程。我们可以将这个过程整理成下面的表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 定义算子类，并继承torch.autograd.Function |
| 步骤二 | 实现forward方法，用于前向传播 |
| 步骤三 | 实现backward方法，用
原创
2024-03-18 03:55:27
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PyTorch框架学习四——计算图与动态图机制一、计算图二、动态图与静态图三、torch.autograd1.torch.autograd.backward()2.torch.autograd.grad()3.autograd小贴士4.代码演示理解（1）构建计算图并反向求导：（2）grad_tensors的理解:（3）autograd.gard与create_graph的结合：（4）小贴士1（5
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2023-09-25 06:39:37
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一、前言在进行深度学习的过程中，经常遇到permute函数，transpose函数，view函数，contiguous函数等，他们起什么作用，之间又有什么联系呢？二、主要内容2.1、permute函数和transpose函数Tensor.permute(a,b,c,d, …)：可以对任意高维矩阵进行转置。例子见下：In[1]: torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,
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2024-01-28 17:21:36
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从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
前言学后端的朋友们都知道，客户端和服务端之间的数据是记录在数据库里面的，所以我们显然是需要学会操作数据库！今天给大家分享一下基于mysql里的一些基本SQL语句用法，希望能帮助到大家对数据库基本知识的掌握！一.什么是SQL？SQL（英文全称：Structured Query Language）是结构化查询语言，专门用来访问和处理数据库的编程语言。能够让我们以编程的形式，操作数据库里面的数据。注意：
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2023-09-18 00:12:57
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CUDA简介CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，我们能很容易的实现并行算法，就像写C代码一样。只要配备的NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序，无论是台式机、笔记本抑或平板电脑。熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA。CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CUP和GPU，二者有各自的存储空间，并由PCI-Express 总线区分开。因此，我们应该先注意二者术语
简介这个repo通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性：一个类似于numpy的n维张量，但是可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。环境PyTorch版本0.4及以上（P
PyTorch-Transformers是一个最先进的自然语言处理预训练模型库这个库目前包含PyTorch实现、预训练的模型权重、使用脚本和用于以下模型的转换工具:BERT(来自谷歌) 与论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一起发布GPT(来自OpenAI)&
作者 | 雅痞 编辑 | 汽车人前段时间一直在做算子上的优化加速工作，在和其他同学的讨论中发现用Cuda编写算子存在一定的门槛。虽然知乎上有很多优秀的教学指南、PyTorch官方也给出了tutorial（具体地址会放在文章末尾），但是对于每个环节的介绍与踩坑点似乎没有详实的说明。结合我当时入门踩坑的惨痛经验，一个简单明了的demo能够大大减小上手
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2023-12-01 23:21:09
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本教程的目标是：总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络训练一个小的神经网络来进行图像分类PyTorch 是个啥？这是基于 Python 的科学计算包，其目标是：替换 NumPy，发挥 GPU 的作用一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台起步PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray（这一点类似于 TensorFlow），只不过张量可以充分利
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2024-10-27 19:33:35
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对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。相比于软件部署，模型部署会面临更多的难题：运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写，比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依赖环境的限制，这些框架不适合在手机、开发板等生产环境中安装。深度学习模型的结构通常比较庞大，需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。为了让模型最
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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一个简单的"hello world"的例子，比如，下面的文件：sources/helloworld/helloworld.c
sources/helloworld/Android.mk'helloworld.c'是一个JNI共享库，实现返回"hello world"字符串的原生方法。 相应的Android.mk文件会像下面这样：LOCAL_PATH := $(call my-dir)
includ
这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
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2024-02-05 14:56:02
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文章目录1. 简介1.1 什么是算子？1.2 算子分类2. 常用的Transformation算子2.1 key类型算子2.2 Key-Value类型算子2.3 分区设置算子2.4 分区操作算子3. 常用的Action算子3.1 Key 类型算子3.2 Key-Value类型算子3.3 分区操作算子 1. 简介1.1 什么是算子？分布式集合对象（RDD）的API称为算子，本地对象的API，叫做方
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2024-04-18 15:33:48
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# 改动PyTorch算子的方案
## 介绍
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，具有灵活性和易用性。在某些情况下，我们可能需要改动现有的算子，以满足特定的需求或优化模型性能。本文将介绍如何改动PyTorch的算子，并通过一个具体示例进行说明。
## 需求分析
我们以一个简单的需求为例：假设我们想实现一个自定义的激活函数`CustomReLU`，它在输入大于0时返回输入值，在输入小
