Tensor Comprehensions 是 Facebook AI 研究院开源的 C++ 库及数学语言，功能齐全，能有效填补研究人员于数学运算领域的沟通鸿沟，并基于各种硬件后端上大规模运行工程模型。
Tensor Comprehensions 采用了 Just-In-Time 的编译自动生成机器学习社区所需的高性能代码，并被设计为高度可移植的。通过 Tensor Comprehensions，研究人员能够以数学符号的方式进行编写，系统能够根据需求进行编译调整，并输出专业的代码。
示例：
#include <ATen/ATen.h>
#include "tc/aten/aten_compiler.h"
#include "tc/core/mapping_options.h"
// 1. Define and setup the TC compilation unit with CUDA memory management backed by ATen.
std::string tc = R"TC(
def TensorDot(float(N, C1, C2, H, W) I0, float(N, C2, C3, H, W) I1) -> (O) {
O(n, c1, c3, h, w) +=! I0(n, c1, c2, h, w) * I1(n, c2, c3, h, w)
})TC";
// 2. Allocate tensors with random data
at::Tensor I0 = at::CUDA(at::kFloat).rand({32, 512, 8, 28, 28});
at::Tensor I1 = at::CUDA(at::kFloat).rand({32, 8, 2, 28, 28});
std::vector<at::Tensor> outputs;
// 3. Run autotuning with evolutionary search starting from a naive option
auto options = tc::MappingOptions::makeNaiveMappingOptions();
auto bestOption = autotune(cacheFilename, tc, "TensorDot", {I0, I1}, options, {options});
// 4. Compile and run the TC with the best option.
tc::ATenCompilationUnit atCompl;
atCompl.define(tc);
auto handle = atCompl.compile("TensorDot", {I0, I1}, bestOption);
atCompl.run("TensorDot", {I0, I1}, outputs, handle);
// 5. Perform precision checks against an ATen reference implementation
check({I0, I1}, outputs, [&I0, &I1](){ return ...; });-
背景 Tensor Comprehensions 是一种可以构建 just in time（JIT）系统的语言，程序员可通过该语言用高级编程语言去高效的实现 GPU 等底层代码。该项目由face book开源发布。 我的理解是我们通过该语言可以更加有效的理解张量、运算图等。虽然tensorflow已经有了tensorboard这样的可视化工具，但是在运算图的理解方面还是有些困难。 语法示例 下面给
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初衷 其实, 有时候你会很难受. 因为你有一些想法, 在python端写会很慢, 写成cuda代码又有难度, 还要想着各种优化. 这时候你就不爽了,好不容易想到骚操作, 竟然因为写不来代码, 就泯灭这个想法吗. 这时候, 你可以看看Tensor Comprehesions(TC)这个包. 先吹一波: TC是一个让你不用写高性能代码的包, 它会直接根据简单的语法来生成GPU代码. 如果你还在为一下事
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def conv(self, input, outchannel, k_size, stride = 1, padding = 0): LANG = """ def convolution(float(N,C,H,W) I, float(M,C,KH,KW) W1) -> (O) {{ O(n, m, h, w) +=! I(n, c, {s
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总说 使用方式: 1. 定义TC语言, 然后传入 tc.define 2. 创建torch tensors(用不用Variable包起来都不影响, pytorch0.4版本都没必要加Variable, 直接tensor即可) 3. 跑这一层就行 import tensor_comprehensions as tc import torch MATMUL_LANG = """ def matmul(
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本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语句在0.4.1上测试通过 import torch 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量： >>> a=torch.Tensor([1,2]) >>> a tensor([1., 2.]) >>> a=torch.tensor([1,2]) >>> a tensor([1, 2]) 但是这二者的用法有什么区别呢？我
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在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。 >>> a = torch.Tensor([1, 2]) >>> a tensor([1., 2.]) >>> a=torch.tensor([1,2]) >>> a tensor([1, 2]) 首先我们从根源上来看看torch.Tensor()和torch.tensor()区别。 torch.Tensor torch.T
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介绍 在PyTorch 中，torch.Tensor是主要的tensor类，所有的tensor都是torch.Tensor的实例。torch.Tensor是torch.FloatTensor的别名。 而torch.tensor是一个函数，返回的是一个tensor，在PyTorch官方文档中，描述如下： torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requ
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tensor学习 学习 tensorflow数据类型 2，网易课程 网易云课堂 1、tf.constant 创建一个常量 2、tf.range 创建一个序列 1）三参数 tf.rang(开始，结束，步长） 开始<= 范围是 <结束 步长>0，正向，<0负向 2）一参数 tf.rang(结束），例子：rang（5） 【0，1，2，3，4】 3、ndim shape device 分别用于显示数据的：
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Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is contiguous, this function returns the self tensor. 普通的张良在内存中都是连续存放的，然而有些张量经过一些处理后（如permute）后就不是连续的了，此时这些张量无法用基于连续
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示例文件 test.py import torch cor1 = torch.arange(5).float() cor2 = torch.arange(4).float() print(cor1) print(cor2) X, Y = torch.meshgrid(cor1, cor2) print(X) print(X.permute(0, 1)) print(X.permute(1, 0
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Tensor类应该是最基本最核心的数据结构了，他表示的是一个操作的输出，但是他并不接收操作输出的值，而是提供了在TensorFlow的Session中计算这些值的方法。 Tensor类主要有两个目的： 1.一个Tensor能够作为一个输入来传递给其他的操作（Operation），由此构造了一个连接不同操作的数据流，使得TensorFLow能够执行一个表示很大，多步骤计算的图。 2.在图被“投放
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welcome to my blog tensor.any()功能: 如果张量tensor中存在一个元素为True, 那么返回True; 只有所有元素都是False时才返回False import torch a = torch.tensor([True,True,False]) print(a.any()) # 打印结果 tensor(True) b = torch.tensor([False
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主题 记录有关tensor操作的进阶版，有一个初级版，可以在此参考。 后续用到之后进行更新 梯度相关 torch.stack；通常而言我们在拿到一个list of tensors的时候，需要通过将内部tensor进行detach clone cpu numpy等系列操作后才能通过构造函数 torch.tensor 得到一个数据相同的tensor of tensors。但是其中的操作detach 与
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如何将日期字段从科学符号转换为freemarker中的数字，然后根据该日期字段的值进行sort_by？ 如果我能从Freemarker文档注释中获得一些指针或任何特定的参考，我将很高兴。
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我们录制了一个简短的视频来展示如何开始使用Ansible，当你阅读文档时可以用到它。 快速学习视频 长度大概为30分钟，介绍了刚开始使用Ansible的一些基本知识。 欢迎观看本视频，请确保阅读剩余的文档来进行进一步的学习。
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今天下午面了快手的机器学习，部门是做搜广推的，面试官小哥哥介绍了一下部门情况，看到我是做图像的，感觉有点不太匹配，然后问我愿不愿意面试，我当然愿意了 时长：50min 1.自我介绍2分钟 2.介绍一下自己的项目，面试小哥不太懂我的这个项目，这里讲了比较多 3.二分类问题常用的评估指标？其中提到了召回率，出了个场景题说一下怎么计算 4.AUC怎么计算？ 5.AUC接近1可能的原因是什么？ 6.手撕：
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左侧CSV文件有五列列有几个应用程序类型，用