1.python里x=randn mat=x.T.dot 是图形求什么?
2.TVM源语-Compute篇
python里x=randn mat=x.T.dot 是求什么?
x=randn这个写法是不对的,randn是矩阵计算numpy里的一个生成随机array的函数。比如说要生成一个三行两列的源码随机array,可以这样写:
import numpy
x = numpy.random.randn(3,图形2)
像这样:
后面这个mat=x.T.dot(...)是先求这个3*3矩阵的转置(.T),再求与点积(.dot)
点积就是矩阵计算矩阵各个对应元素相乘, 这个时候要求两个矩阵必须同样大小。
其实可以分步来的源码草根农品源码,就知道做了什么运算了。图形
像这样:
dot(2)是矩阵计算点乘常数就不说了,
那个x.T.dot([1,源码2,3])就是x.T的
1*1+2*2+3*3=
2*1+3*2+4*3=
1.Python ,是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于年发明,图形第一个公开发行版发行于年。矩阵计算
2.Python是源码纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。图形Python语法简洁清晰,矩阵计算特色之一是源码强制用空白符(white space)作为语句缩进。
3.Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的源码免杀预处理一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的vb.net源码下载实现。
4.7月日,IEEE发布年编程语言排行榜:Python高居首位 。
5.Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
TVM源语-Compute篇
本文探讨TVM源码中的计算相关(primitives)模块,深入讲解如何在非神经网络场景下,高仿京东商城源码如基于张量的密集计算中,通过TVM的原生指令实现算法。通过分解计算与调度,TVM提供了一种灵活高效的并行计算框架。本文将首先通过向量相加(Vector Addition)实例,展示如何将算法数学表达式转化为TVM指令,实现输出矩阵的生成。接着,以矩阵乘法(GEMM)为例,远程控制软件源码说明TVM如何通过三层for循环来处理矩阵操作,并引入te.compute和te.reduce_axis等关键指令。进一步,通过简化卷积实现,解释了如何使用TVM DSL(数据描述语言)来处理多通道输入和输出特征图的卷积操作。最后,文章总结了TVM DSL的使用方式,强调其功能性编程风格,以及lambda表达式和reduce_axis在隐藏for循环细节、增强算法理解与优化后端性能方面的优势。
在向量相加(Vector Addition)部分,我们定义数组长度n,两个数组A和B,通过lambda表达式将每个元素相加,存储到数组C中。TVM的te.compute指令用于指定输出结果的形状,lambda表达式则对应于循环逻辑,create_schedule构建出计算流程。利用tvm.lower将生成的schedule映射至IR(中间表示)上,展示与常规C代码相似的流程。
矩阵乘法(GEMM)示例中,我们定义了矩阵A、B和C的维度,通过三层for循环实现矩阵乘法和加法。引入te.reduce_axis指令以优化循环结构,展示矩阵乘法运算的关键步骤和优化潜力。进一步,通过简化卷积实现,我们深入探讨了如何处理单通道输入图像和滤波器的卷积运算,解释了补零操作和使用te.compute处理多输入的实现方式。最终,总结了TVM DSL在表达计算逻辑、隐藏低级循环细节、优化算法性能方面的优势,以及其功能性编程风格对理解与优化算法带来的便利。