掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

一维和二维张量的乘法:-当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。-例如:是形状为的张量,是形状为的张量,那么的结果是形状为的张量。-反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(n,)B(n,...

白话文讲解大模型| Attention is all you need

第二个Multi-HeadAttention层的K,V矩阵使用Encoder的编码信息矩阵C进行计算,而Q使用上一个Decoderblock的输出计算。最后由一个Softmax层计算下一个翻译单词的概率。附#导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmath#定义位置编码层,用于为输入序列...

大模型芯片轰向Hot Chips顶会!

在上面的例子中，FuriosaAI展示了TCP架构如何计算多头注意力中使用的常见张量收缩：QK??。此计算是Transformer模型的核心部分，其中FuriosaAI找到查询向量和所有键向量的点积，以生成每对输入标记之间的注意力分数矩阵。QK??也可以用简洁表达张量运算的常用方法einsum表示法来表示，例如HQD,HKD→HQK，其中H代表头...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

张量分解的原理是令每个三元组对应的单位三阶张量分解为3个低维向量的乘积,3个低维向量分别对应三元组中的头尾实体和关系的表示向量,乘积尽可能接近原单位张量值(即正确三元组样本接近1,错误三元组样本接近0).张量分解示意图如图6所示.图6张量分解示意图由于涉及大量头尾实体和关系的矩阵运算,实体和关系...

大模型芯片轰向Hot Chips顶会!架构创新巅峰对决,功耗比游戏显卡还低

在上面的例子中,FuriosaAI展示了TCP架构如何计算多头注意力中使用的常见张量收缩:QK??。此计算是Transformer模型的核心部分,其中FuriosaAI找到查询向量和所有键向量的点积,以生成每对输入标记之间的注意力分数矩阵。QK??也可以用简洁表达张量运算的常用方法einsum表示法来表示,例如HQD,HKD→HQK,其中H代表头的...

重磅:比较 NeSy和StarAI系统 的7个维度

LiftedRelationalNeuralNetworks(LRNNs)[116]和??ILP[39]是其他非概率有向模型的例子,其中加权确定子句被编译成神经网络架构,采用正向链式方式(www.e993.com)2024年12月20日。模仿逻辑推理的张量演算的系统,如神经逻辑编程(NeuralLP)[137]和神经逻辑机(NLM)[35],也是有向逻辑的实例。一个基于证明的NeSy模型的例子在示例5中给出。

深度学习基础:张量运算

字幕组双语原文:深度学习基础:张量运算英语原文:TensorOperations—BasicBuildingBlocksofDeepLearning翻译:雷锋字幕组2012-至今:深度学习爆炸时代在2012年的Imagenet运动之后,深度学习取得了突飞猛进的发展。深度学习现在已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分,当我们与语音助手交谈、使用家庭自动化系统...

〔读城〕爽是一种张量——爽学的实践基础与理论构建

最重要的张量是应力张量、应变张量,都是二阶张量,表示弹性、爽度。还有曲率张量、能动张量、极化张量等,非常重要。黎曼几何、爱因斯坦相对论都是用张量表示。张量运算有加减、并积、缩并、点积、叉积、对称化、反称化、加法分解等,可以产生乘数效应,这些都是爽学的数学基础。

教程| 深度学习初学者必读:张量究竟是什么?

这个例子为我们展示了一个基于张量的计算系统如TensorFlow(或Caffe或Theano或MXNet等等)是可以被用于和深度学习非常不同的优化问题的。所以,情况可能是这样的,对你而言最好用的机器学习软件除了完成机器学习功能以外还可以做很多其它事情。原文链接:httpkdnuggets/2017/06/deep-learning-demysti...

RTX 40时代,给深度学习买的显卡居然能保值9年?仔细一算绷不住了

因此,我们通过TensorCore将矩阵乘法成本从504个周期减少到了235个周期。在这个简化的案例中,TensorCores降低了共享内存访问和FFMA操作的成本。借助新的Hooper(H100)和Ada(RTX40系)架构,我们还拥有可以进一步加速此操作的张量内存加速器(TMA)单元。