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Pytorch中torch.gather的用法和代码示例
了解Pytorch中torch.gather算子的用法和代码示例,帮助初学者快速掌握如何使用该功能。本文详细解释了torch.gather的用法,并给出了实际的代码示例,帮助读者更好地理解。- 379
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OneFlow自动微分机制实现原理及tensor相关概念
本文通过简单例子观察OneFlow的autograd实现机制,讨论了梯度传播的原理以及autograd中tensor相关的基本概念。- 154
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Tensor存储管理方式及相关类的关系
本文介绍了不同Tensor类型的存储管理方式,以及EagerLocalTensorImpl的存储相关类关系,通过示例代码和虚拟机指令为Tensor分配存储的过程- 222
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Tensor变形操作: reshape, transpose, squeeze等
本文介绍了Tensor的变形操作,包括reshape、transpose、squeeze等操作,以及与pytorch相关的编程技巧。欢迎学习和使用!- 334
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Pytorch中的Memory Format概览及转换方法
本文将介绍Pytorch中的Memory Format概念,包括Channels First和Channels Last的存储顺序,以及Memory Format之间的转换方法。同时还将探讨Memory Format在算子优化中的作用。- 179
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autograd方法介绍:梯度与机器学习中的最优解
本文介绍了autograd方法以及梯度在机器学习中的应用,讨论了梯度下降法在寻找最优解中的作用,以及机器学习中的有监督学习、无监督学习和半监督学习的分类。- 206
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线性模型(Linear Model)在机器学习中的应用
本篇文章介绍了线性模型(Linear Model)在机器学习中的应用,包括线性回归的训练实现和数据集的生成。通过Tensor和autograd实现线性回归的训练,为AI初学者提供了实用的教程。- 353
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OneFlow中创建tensor的方法
本文介绍了在OneFlow中创建tensor的方法,包括通过Tensor和tensor两种方式创建tensor,并对Python层的Tensor对象和OneFlow内部的C++ Tensor对象进行了详细说明。- 492
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深度学习框架初探:实现自己的Tensor
本文介绍了基于计算图知识实现自己的深度学习框架,包括创建自己的Tensor以及使用NumPy进行矩阵运算。了解如何初始化Tensor对象和处理梯度。- 135
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