Collective通信操作及Pytorch示例 大模型时代，单机已经无法完成先进模型的训练和推理，分布式训练和推理将会是必然的选择。各类分布式训练和推断工具都会使用到Collective通信。网络上大多数的教程仅简单介绍这些操作的原理，没有代码示例来辅助理解。本文会介绍各类Collective通信操作，并展示pytorch中如何使用。一、Collective通信操作1. AllReduce
在深度学习的实践中，TensorFlow（TF）和PyTorch是两个主要的深度学习框架，它们提供了一系列的功能和工具来处理数据，训练模型，以及进行推理。在这篇博文中，我们将讨论“tf和pytorch的区别pad的区别”这一问题，包括它们在对数据进行填充（padding）时的不同之处。
现象描述是，在使用这两个框架时，开发者可能会遇到数据填充不一致的问题，这可能导致模型表现不佳。尤其是在处理变长
码字不易，欢迎给个赞！TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0，2.0版本相比1.0版本不是简单地更新，而是一次重
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2023-12-05 21:28:39
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# PyTorch与TensorFlow：深度学习框架的比较与示例
在近年来的深度学习领域中，PyTorch和TensorFlow无疑是两大最受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建神经网络并进行训练，但它们在设计理念、易用性和实现方式上存在一些差异。本文将通过对比这两种框架，并提供示例代码，帮助您理解它们的特点和使用场景。
## 1. PyTorch与TensorFlow概述
**Tensor
原创
2024-10-20 06:44:40
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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=N
官方tutorial是这么说的： The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as the default session on construction. The
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2019-10-26 08:05:00
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首先我们分析一下下面的代码：import tensorflow as tfimport numpy as npa=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])b=np.float32(np.random.randn(3,2))#c=tf.matmul(a,b)c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables...
原创
2021-08-13 09:40:06
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# Paddle 与 PyTorch 代码区别科普
在人工智能和深度学习领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个热门的深度学习框架。虽然它们都用于构建和训练深度学习模型，但它们在代码的结构、语法和设计理念上有一些显著的区别。本文将通过示例代码和示意图，帮助大家理解这两个框架的不同之处。
## 1. 基本概念
- **PaddlePaddle**（通常称为Paddle）是百度开发的
简介我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素，而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作，以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变。例如，若卷积核大小为3x3，那么就应该设定padding=1，即填充1层边缘像素；若卷积核大小为7x7，那么就应该设定padding=3，填充
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2023-10-21 21:39:49
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（1）tf.multiply是点乘，即Returns x * y element-wise. （2）tf.matmul是矩阵乘法，即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b.
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2018-06-27 16:28:00
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介绍深度学习是机器学习的一个分支。深度学习的独特之处在于它带来的准确和效率。当使用大量数据进行训练时，深度学习系统可以匹配甚至超越人类大脑的认知能力。两个顶级的深度学习框架，即PyTorch和TensorFlow，如何比较？本文概述了帮助您比较这两个主要深度学习框架的五个因素。PyTorch 和 TensorFlow 如何比较斜坡上升时间正如《悲伤海狸》所指出，Tensorflow基本上是一种嵌入
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2023-09-24 05:43:42
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import numpy as npimport tensorflow as tf# 这里是为了演示numpy和tf的区别。np.random.seed(43)x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_data * 0.1 +
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2019-10-26 08:09:00
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文章目录一、安装PyCharm，配置好Python开发环境二、安装pytorch1.查看本机的CUDA版本2.安装Pytroch三、使用pytorch实现反向传播四、PyTorch Autograd自动求导参考博客 一、安装PyCharm，配置好Python开发环境Python环境在机器学习的时候已经配置完成。
PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE，VS2010的
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2024-04-23 09:50:19
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小型存储设备凭借低廉的价格、多样化的品种、实用等特性大量充斥在大家身边，比如智能手机手机上、数码照相机上、游戏机上（一般是掌机）等都小型电子设备都频繁的使用到这种统称为SD的产品，比如TF卡和SD卡（他们都属于SD产品系）。 但由于很多人叫法不同意使得一些人容易将TF卡和SD卡混淆。
原创
2021-07-08 16:43:50
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tf.squeeze 和 tf.reduce_sum 是可以起到一样的作用的直接上代码#!/usr/bin
原创
2022-07-18 10:38:53
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a# [[1, 2, 3],# [4, 5, 6]] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])# b1# [[ 7, 8],# [ 9, 10],# [11, 12]] b1 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape=[3, 2])#b2#[[ 7 8 9]# ...
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2023-02-06 16:42:57
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学习目标（第一周）：了解和学习深度学习框架学习内容：了解主流深度学习框架的优势，特点以及应用场景搭建 pytorch框架初识stanford吴恩达教授深度学习课程学习时间：5.7~5.14学习产出：框架介绍近年来随着深度学习的发展，出现很多深度学习框架。比如TensorFlow，Pytorch，Keras，Chainer，Paddle飞浆等。 这些深度学习框架提供神经网络单元，损失函数和优化器，用
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2024-01-09 11:06:44
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Tensorflow和Pytorch的区别：PyTorch 和 TensorFlow 都是开源机器学习库，但两者之间存在一些关键差异：1 易用性：PyTorch 被认为更易于使用且具有更直观的界面，而 TensorFlow 更复杂且学习曲线更陡峭。2 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这允许更大的灵活性和更快的开发，而 TensorFlow 使用需要在模型运行之前定义的静态计算图。3 性
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2023-08-10 18:21:48
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EfficientDet 难复现，复现即趟坑。在此 Github 项目中，开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet，速度比原版高 20 余倍。如今，该项目已经登上 Github Trending 热榜。去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 Efficie
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2024-05-27 11:17:40
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import torchA_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vectorB = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])C = B.index_select(1, A_idx)# 1 3# 4 6
原创
2022-07-19 11:48:58
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