Python 潮流周刊#34:Python 3.13 的 JIT 方案又新又好!
余弦相似度是机器学习和信息检索中广泛使用的指标,文章以它为例,介绍了一些底层优化方法,从纯Python版本开始,Numpy导致性能变慢、Scipy提升2-5x、C语言提升200x、SIMD内部函数提升400x、结合AVX-512与BMI2后747x、增加AVX-512FP16后升至1260x、使用AVX-512VNNI提升2521x。5、使用...
人工智能教程(七):Scikit-learn 和训练第一个模型 | Linux 中国
layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation=”relu”),layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),layers.Conv2D(64,kernel_size=(3,3),activation=”relu”),layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),layers.Flatten(),layers.Dropout(0.5),layers.Dense(num_classes,activation=...
GPT-2没什么神奇的,PyTorch 就可以复现代码
importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdm_notebook,trangeimportlogginglogging.basicConfig(level=logging)logger=logging.getLogger()GPT-2内部的transformer解码器要重用用于描述transformer的术语,注意是一个查询(Q)和一组键(K)和值(V)对的函数。为了处理更长的序列,我们...
资源| 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架
importnumpyasnpimporttqdmimporttimedefvgg(x):conv1_1=tf.layers.conv2d(x,64,3,padding='same',activation=tf.nn.relu)conv1_2=tf.layers.conv2d(conv1_1,64,3,padding='same',activation=tf.nn.relu)pool1=tf.layers.max_pooling2d(conv1_2,2,2)conv...
图注意力网络入门:从数学理论到到NumPy实现
在此过程的最后,我们为图形的每个边缘获得了不同的分数。在上面的方框中,我强调了与第一条边相关的系数的演变。然后,为了使系数可以轻松地在不同节点之间进行比较,将softmax函数应用于每个目标节点的所有邻居的贡献。#equation(3)print('\n\n---Edgescoresasmatrix.Shape(n,n)\n')e_...
PYNQ中实现SoftMax函数加速器
摘要:SoftMax函数通常在深度学习中作为激活函数使用,但其计算涉及自然指数和除法运算,传统PC机上计算较慢,拖累了一个神经网络的训练(www.e993.com)2024年11月5日。本文针对自然指数运算的特点,提出了一种名为基底拆分法的新方法。该方法将SoftMax函数中自然指数计算拆分为多个由查找表实现的特定基底上,通过这种方法,一个复杂的自然指数计算过程即可...
# 8个深度学习中常用的激活函数
SoftmaxSoftmax激活函数输出一个和为1.0的值向量,可以解释为类隶属度的概率。Softmax是argmax函数的“软”版本,它允许一个“赢家通吃”函数的似然输出。defsoftmax(x):e_x=np.exp(x-np.max(x))returne_x/e_x.sum()values_of_x=[i*0.01foriinrange(-500,500)]...
高能技巧!60行NumPy 代码 从头实现一个 GPT
1、gpt2函数是我们将要实现的实际GPT代码。您会注意到,除了输入之外,函数签名还包含一些额外的内容:wte、wpe、block和lnf是我们模型的参数。n_head是正向传递期间需要的超参数。2、该函数是我们此前了解的自回归解码算法。为了简单起见,我们使用贪婪采样。tqdm是一个进度条,帮助我们可视化解码过程,因...
Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?
5.如何从命令行得到numpy中add函数的说明文档?(★☆☆)(提示:np)importnumpynumpy(numpy.add)6.创建一个长度为10并且除了第五个值为1的空向量(★☆☆)(提示:array[4])Z=np.zeros(10)Z[4]=1print(Z)...
手把手教你NumPy来实现Word2vec
在forward_pass函数中,我们执行一个w1和w_t的点乘积,得到h(原文是24行,但图中实际是第22行)。然后我们执行w2和h点乘积,得到输出层的u(原文是26行,但图中实际是第24行)。最后,在返回预测向量y_pred和隐藏层h和输出层u前,我们使用softmax把u的每个元素的值映射到0和1之间来得到用来预测的...