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  1. glow编译器，降低了计算图之间的计算量

  2. 具体描述Glow编译器的基础知识，glow是通过减少计算图的计算量来优化的have implemented a high-level intermediate represen Variable name: save saveLl tation that allows a compiler to reason about and Value: 0.000000e+C0 output: floaK optimize high-level constructs such as tensors and

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：843776
    • 提供者：xiao_mei_mei

  1. 详解torch.Tensor的4种乘法

  2. torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。 点乘 a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。 下面以*标量和*一维向量为例展示上述过程。 * 标量 Tensor与标量k做*乘法的结果是Tensor的每个元素乘以k（相当于把k复制成与l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38529293

  1. PyTorch 对应点相乘、矩阵相乘实例

  2. 一，对应点相乘，x.mul(y) ，即点乘操作，点乘不求和操作，又可以叫作Hadamard product；点乘再求和，即为卷积 data = [[1,2], [3,4], [5, 6]] tensor = torch.FloatTensor(data) tensor Out[27]: tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]]) tensor.mul(tensor) Out[28]: tensor([[ 1., 4.], [ 9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38655484

  1. 关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）

  2. 一、torch.mul 该乘法可简单理解为矩阵各位相乘，一个常见的例子为向量点乘，源码定义为torch.mul（input,other,out=None）。其中other可以为一个数也可以为一个张量，other为数即张量的数乘。 该函数可触发广播机制（broadcast）。 tensor1 = 2*torch.ones(1,4) tensor2 = 3*torch.ones(4,1) print(torch.mul(tensor1, tensor2)) #输出结果为： tensor([[6.,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38569515

  1. 小白带你用Numpy、Tensor、Autograd、TensorFlow等技术实现同一个机器学习任务

  2. 1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x pri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：561152
    • 提供者：weixin_38560107

  1. PyTorch学习笔记（2）计算图

  2. 计算图 是用来描述运算的有向无环图 两个主要元素 结点Node 边 Edge 结点表示数据 向量 矩阵 张量 边表示运算 加减乘除卷积 使梯度求导更加方便 import torch w = torch.tensor([1.],requires_grad=True) x = torch.tensor([2.],requires_grad=True) a = torch.add(w,x) # 保存相应张量的梯度 a.retain_grad() b = torch.add(w,1) y = tor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38670433

  1. pytorch点乘与叉乘示例讲解

  2. 点乘 import torch x = torch.tensor([[3,3],[3,3]]) y = x*x #x.dot(x) z = torch.mul(x,x) #x.mul(x) print(y) print(z) 叉乘 import torch x = torch.tensor([[3,3],[3,3]]) y = torch.mm(x,x) #x.mm(x) print(y) 以上这篇pytorch点乘与叉乘示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_38714653