首先，我们需要导入所需的库： import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim 然后，我们定义一个类来实现最小的推荐算法： class RecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim): super(Recom...

现象: loss不下降 过程如下: 1.减少层数，准备最小复现环境 2.dropout设置为0，重复运行二次，对比loss是否一致 3.第二次迭代开始loss不一致 4.对比backward之后的梯度,发现某一个梯度不一致 5.dump得到所有算子的规模，单算子测试功能正常 6.怀疑是内存越界导致 7.排除通信库的问题，逐算子bypass 8.dump reduce_scatter的输入，发现每次都不样 9....

在 PyTorch 中构建神经网络通常有以下几种方法。每种方法都有其特定的应用场景，选择哪种方法取决于你的具体需求，例如模型的复杂度、是否需要多 GPU 训练、是否需要自定义层或操作等。在实践中，这些方法往往是相互结合使用的，以达到最佳的性能和灵活性。 1.构建方法的介绍 在 PyTorch 中构建神经网络通常有以下几种方法： 使用 torch.nn.Sequential： 通过简单地按顺序堆叠预定义的神经网络...

TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它们在许多方面都有相似之处，但也有一些重要的区别。 动态图和静态图： TensorFlow使用静态图，即在定义完整计算图后再执行计算。这种方式适合于静态场景，例如在模型训练过程中图结构不会改变的情况下。PyTorch使用动态图，允许用户在执行过程中更灵活地修改计算图。这种方式适合于需要在模型训练过程中进行动态性操作的场景...

张量（Tensors）：PyTorch的核心数据结构，用于存储和操作多维数组。 自动微分（Autograd）：PyTorch的自动微分引擎，可以自动计算梯度，这对于训练神经网络至关重要。 数据加载和预处理：了解如何使用PyTorch的数据加载器（DataLoader）和转换（Transform）来加载和预处理数据。 神经网络模型： 常用的神经网络层：如全连接层、卷积层、循环层等。 常用的神经网络结构：如多层感...

基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试] 一.服务端二.客户端 通过主流大模型测试程序-用于导出算子列表 得到了算子类型及参数信息。我希望对比每个算子在不同硬件平台上的性能和误差。如果将所有的结果都存成文件,则占用空间太大。下文演示了如何使用picklerpc 将算子类型及参数传递到远程服务器测试 一.服务端 from picklerpc import PickleRPCServer...

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点...

nn.ConvTranspose2d 模块是用于实现二维转置卷积（又称为反卷积）的核心组件。本文将详细介绍 ConvTranspose2d 的概念、工作原理、参数设置以及实际应用。 本文的说明参考了PyTorch的官方文档 1. 转置卷积概述 转置卷积（Transposed Convolution），有时也被称为“反卷积”（尽管严格来说它并不是真正意义上的卷积的逆运算），是一种特殊的卷积操作，常用于从较低分辨...

在torch下载页面搜索1.13https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，wheel安装方式（激活conda虚拟环境） pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pyto...

1 模型简介 在上节比较了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和 自注意力（self‐attention）。值得注意的是， 自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来 设计深度架构 是很有 吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng et al., 2016, Lin et al., 2017, Paulus et al., 20...