它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。
autob = torch::ones({3,4});autoc = torch::zeros({3,4});autocat = torch::cat({b,c},1);//1表示第1维,输出张量[3,8]autostack = torch::stack({b,c},1);//1表示第1维,输出[3,2,4]std::cout<<b<<c<<cat<<stack; 到这读者会发现,从pytorch到libtorch,掌握了[]到{}的变化就...
x = conv1->forward(x);autoroute = x; x = torch::split(x, c /2,1)[1]; x = conv2->forward(x);autoroute1 = x; x = conv3->forward(x); x = torch::cat({ x, route1 },1); x = conv4->forward(x);autofeat = x; x = torch::cat({ route, x },1); x = maxpool->...
1.1 网络模型创建步骤 1.2 nn.Module属性 2. 模型容器与AlexNet构建 2.1 模型容器 2.2 AlexNet构建 2.3 作业 3. nn网络层-卷积层 3.1 1d/2d/3d卷积 3.2 卷积-nn.Conv2d() 3.3 转置卷积-nn.ConvTranspose 4. nn网络层-池化层、线性层、激活函数层 4.1 池化层 4.2 线性层 4.3 激活函数层 4.4 作业 第三...
纯C语言训练GPT,1000行代码搞定!,不用现成的深度学习框架,纯手搓。 发布仅几个小时,已经揽星2.3k。 它可以立即编译和运行,和PyTorch完全兼容。 卡帕西使用的示例是GPT-2,但Llama 2和Gemma等也适用。 项目发布后,他还给出了从PyTorch迁移到C的教程。 网友们直呼:他甚至都不用C++…… 而且就连怎么让大模型如...
classModelCNN(nn.Module):def__init__(self,in_channels,hidden_channels=[8,4]):# input:NxCxL#C:5->8->4#L:30->28->14->12->6super().__init__()self.in_channels=in_channels self.hidden_channels=hidden_channels self.net=nn.Sequential()forin_channels,out_channelsinzip([in_channels]...
root@fa350df05ecf:/home/build# make Scanning dependencies of target dcgan [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/dcgan.dir/dcgan.cpp.o [100%] Linking CXX executable dcgan [100%] Built target dcgan root@fa350df05ecf:/home/build# make [100%] Built target dcgan root@fa350df05ecf:/home...
由于NVIDIA GPU及其配套驱动以及CUDA的版本的不断更新,网上能搜到众多不同系统下不同CUDA版本的安装教程,当然如果英文阅读无障碍还是建议阅读NVIDIA官网教程。 这里简单帮你梳理下Ubuntu18.04下的安装方法: 首先是CUDA版本的选择,这主要取决于你想使用的深度学习框架如tensorflow、Pytorch等对应的版本 ...
纯C语言训练GPT,1000行代码搞定!不用现成的深度学习框架,纯手搓。 发布仅几个小时,已经揽星2.3k。 它可以立即编译和运行,和PyTorch完全兼容。 卡帕西使用的示例是GPT-2,但Llama 2和Gemma等也适用。 项目发布后,他还给出了从PyTorch迁移到C的...