前言本文主要有两个目的：推导卷积运算各个变量的梯度公式；学习如何扩展Pytorch算子，自己实现了一个能够forward和backward的卷积算子；首先介绍了计算图的自动求导方法，然后对卷积运算中Kernel和Input的梯度进行了推导，之后基于Pytorch实现了卷积算子并做了正确性检验。 计算图计算图（Computational Graphs）是torch.autograd自动求导的理论基础
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2023-12-31 21:26:56
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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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2013-10-12 23:40:00
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TORCH.NN 到底是什么？PyTorch提供了设计精美的模块和类torch.nn， torch.optim， Dataset和DataLoader 来帮助您创建和训练神经网络。为了充分利用它们的功能并针对您的问题对其进行自定义，您需要真正地了解他们在做什么。为了建立这种理解，我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络，而无需使用这些模型的任何功能；我们最初只会使用最基本的Py
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2024-08-31 20:21:35
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查看网卡是否识别!vi/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules#可以看到有两块网卡!这里写图片描述复制eth1的网卡的MC地址,下一步我们要创建ifcfg-eht1文件!!
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2018-09-17 16:01:53
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最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-examplegithub.com/godweiyang/torch-cuda-examp
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2023-12-05 15:00:26
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git remote add <name> <url> ...
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2021-09-16 11:05:00
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如何在solarwinds中添加一个新的报告
原创
2009-06-18 13:48:20
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# 项目方案：如何添加一个新的 Java 微服务到 Argo CD
## 1. 简介
Argo CD 是一个用于持续交付和应用程序部署的工具。它可以帮助我们实现应用程序的自动部署、版本控制和配置管理。本文将介绍如何使用 Argo CD 添加一个新的 Java 微服务到已有的项目中。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要完成以下准备工作：
1. 安装和配置 Argo CD。你可以参考
原创
2024-02-16 04:54:58
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目录1.文件结构 2.BrandMaper接口3.Brand实体类4.BrandService5.SqlSessionFactoryUtils工具类6.AddServlet添加Servlet类7.SelectAllServlet查询Serrvlet类8.BrandMapper.xml映射文件9.mybatis-config.xml10.js包下axios-0.18.0.js1
标签（空格分隔）： Objective-C runtime iOS 分类 category 分类属性方法自动生成编码全过程。背景 分类，在 iOS 开发中，是常常需要用到的。在分类里添加属性也是常有的事，但分类中无法添加实例变量，编译器也无法为提供分类中属性的 getter 和 setter 方法了。一般而言，需要手动来实现这两个方法，如果只是用来存储变量的话，关联对象很容易做到这一点：@in
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2024-03-01 12:19:23
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最近有在研究SD卡设备节点自动创建及挂载，发现TI的达芬奇平台使用的是udev而非mdev，所以花了点时间看了看udev，查到了《udev轻松上路》这篇文章，看了下《Writing udev rules》，那篇文章写的不错，建议有需要的朋友一定要好好看看，另外，在网上有篇关于SD卡和U盘自动创建节点自动挂载的文章，分别通过udev和mdev实现，也可以作为参考，真正理解还需要看看老外的
# 教你如何使用jQuery添加一个新的标签
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用jQuery添加一个新的标签。这是一个基础且常用的操作，对于刚入行的小白来说，掌握这个技能是非常重要的。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程。下面是一个表格展示了我们的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---------|------------|
| 步骤
原创
2024-04-22 05:12:30
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## 如何在 Spark 中添加一个新的列
### 整体流程
首先我们需要创建一个 Spark DataFrame，然后使用 `withColumn` 方法添加一个新的列。接着将数据写入到输出文件中。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建 Spark DataFrame
创建 Spark DataFrame --> 添加新列
添加新列
原创
2024-04-24 04:16:56
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目录引言：1.1 实际数据转为浮点数1.2张量：多维数组1.2.1 从列表到 PyTorch 张量1.2.2张量的本质1.3索引张量1.4命名张量1.5张量的元素类型1.5.1使用 dtype 指定数字类型1.5.2适合任何场合的 dtype1.5.3管理张量的 dtype 属性1.6张量的API1.7张量的存储视图1.7.1索引存储区1.7.2 修改存储值：就地操作1.8&n
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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在现代深度学习的应用中，PyTorch和ONNX（开放神经网络交换格式）是两个重要的框架。将PyTorch模型转为ONNX格式以支持跨平台部署并且能利用各种硬件加速，但在这个过程中添加算子可能会遇到一些挑战。本文将详细记录我在解决“PyTorch转ONNX添加算子”问题中的综合过程。
### 环境配置
为了实现PyTorch模型转ONNX，并能支持自定义算子，我们需要先搭建一个合适的开发环境。
目录TensorRT Fully Connected 算子1.TensorRT 原生算子实现2.TensorRT 矩阵乘加实现TensorRT Constant 算子TensorRT 怎么实现 torch.select 层1.torch.select 介绍2.TensorRT 实现 torch.select 层TensorRT Fully Connected 算子 Fully Connected
张量张量是什么？张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。张量的属性和性质VariableTensorTensor 增加 3 种属性张量的创建1. 直接创建torch.tensor(
data, # 数据, 可以是list, numpy
dtype=None, # 数据类型，默认与data的一致
device=Non
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2024-06-07 23:15:17
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绑定方法、非绑定方法。一、绑定方法 绑定方法：绑定给谁，就应该由谁来调用，谁来调用就会把调用者当作第一个参数自动传入1、绑定到对象的方法 在类内定义的没有被任何装饰器修饰的特点：为对象量身定制；对象.bound_method()，自动将对象当做第一个参数传入（属于类的函数，类可以调用，但是必须按照函数的规则来，没有自动传值那么一说）2、绑定到类的方法@classmethod修饰的方法 特点：
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2023-12-19 20:09:27
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