掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
是PyTorch中专门用于二维张量(矩阵)之间进行矩阵乘法的函数。与torch.matmul不同,torch.mm仅适用于2D张量,并且不支持高维张量或广播操作。torch.mm进行标准的矩阵乘法操作,适用于两个2D张量(矩阵)之间的乘法。对于形状为(m,n)的张量A和形状为(n,p)的张量Btorch.mm(A,B)的结果是一...
醍醐灌顶,这才是所有线性代数老师应该教给你的,矩阵的知识!
为此,我将创建一个3x3矩阵,其中每项都是1/9,这在图像处理中被称为内核(kernel,即3x3矩阵)。接下来,我们要将这个内核覆盖在图像矩阵上,然后将每个方格中的各项相乘,再将结果相加。在这个例子中,它只是1乘以1/9九次,所以总和是1。是的,这个内核实际上只是找到了它内部像素的平均值。接下来,我们将把1这个和...
矩阵特征值分解与主成分分析
xTSx=xTATAx=(Ax)TAx=|Ax|2xTSx=xTATAx=(Ax)TAx=|Ax|2,此时如果矩阵AA的各列线性无关,由于向量xx是非零的,因此就能保证所有的Ax≠0Ax≠0,那么就有|Ax|2>0|Ax|2>0恒成立,此时的对称矩阵ATAATA所有的特征值λi>0λi>0,矩阵是正定的。如果矩阵AA的各列线性相关,那么x≠0x≠0...
50年后,矩阵乘法迎来全新突破!
通过研究2x2矩阵,他发现了一种只需要7次就能将2x2矩阵相乘的方法。施特拉森算法这种算法被称为施特拉森算法,这种算法需要进行多一些的加法,但这是可以接受的,因为计算机在计算加法时要比计算乘法快得多。标准算法与施特拉森算法的对比:当两个2×2的矩阵相乘时,标准算法需要经过8次乘法运算,而施特拉森算法只需要...
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
与TensorRTCore不同,CUDACore是在每一个GPU时钟执行一次值乘法,而TensorCore会在每个GPU时钟执行一次矩阵乘法。4、DLA对于传统的CNN深度学习来说,如果不能做到较好的加速器设置,那么在实时性要求高的自动驾驶行业内,将不能很好的用在实时检测中。因此,英伟达基于这样的需求,专门在Xavier上开发了一款深度学习加速...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
20.通用电气矩阵:“通用电气矩阵”是在“波士顿矩阵”的基础上,用“竞争实力”代替了“相对市场份额”作为横轴;用“行业吸引力”代替了“市场增长率”作为纵轴,“竞争实力”分:强、中、弱;“行业吸引力”分:高、中、低;把2x2的四象限矩阵,拓展为3x3的九宫格(www.e993.com)2024年9月17日。
带你认识9种常用卷积神经网络
这里的filter是一个3x3的矩阵,元素为[[0,1,2],[2,2,0],[0,1,2]]。filter在输入数据中滑动。在每个位置,它都在进行逐元素的乘法和加法。每个滑动位置以一个数字结尾,最终输出为3x3矩阵。多通道:由于图像一般具有RGB3个通道,所以卷积一般多用于多通道输入的场景。下图演示了多通道输入场景的运算形...
工程之道,深度学习推理性能业界最佳优化实践
把输入的featuremap和weight进行矩阵转换;把转换后featuremap和weight做批量矩阵乘;把矩阵乘的结果进行输出转换,得到最终结果。同时,其优化运算过程也存在3点不足:输入转换要计算整个featuremap,数据读写对Cache不友好;featuremap转换之后,矩阵乘时需要再PACK,数据访存增加;输出转换读取批量矩阵乘之后结果时,...
「图解线性代数」-以动画方式轻松理解线性代数的本质与几何意义
向量(1,1.5)在变换后的位置,其实就是变换后基向量的线性表示,也可以看到矩阵的乘法是如何计算的:类似对于(-1,-3)变换后的位置,也是一样的计算方法:可以再次观察上面动画来体会,验证算出的结果.下面再看其他的变换矩阵这里矩阵A的对角线中(0,2)含有一个0的情况,观察下面动画:...
万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
这样,RGB颜色模型中,单个矩阵就扩展成了有序排列的三个矩阵,也可以用三维张量去理解,其中的每一个矩阵又叫这个图片的一个channel。在电脑中,一张图片是数字构成的“长方体”。可用宽width,高height,深depth来描述,如上图。画面识别的输入x是shape为(width,height,depth)的三维张量。