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...
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。
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->...
这种“摞在一起”的操作,就是Concat。 同样道理,对于feature map,一个大小为256*256*64的feature map,即feature map的w(宽)为256,h(高)为256,c(通道数)为64。和一个大小为256*256*32的feature map进行Concat融合,就会得到一个大小为256*256*96的feature map。 在实际使用中,Concat融合的两个feature map...
为方便安装,本教程所需的主要安装程序和资源已打包提供。请通过以下链接下载: 下载链接1:pan.quark.cn/s/c10b2346 下载链接2:pan.xunlei.com/s/VOOBfI 提示:若其中一个链接无法访问,请尝试使用另一个链接。两个链接提供的内容相同。 资源包内容概览:- Anaconda 最新版安装程序- CUDA 11.8 安装包- PyCharm 安...
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 ...
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...
然后准备输入数据。在本教程中,我们使用 CIFAR10 数据集。将其转换为所需的格式,并使用DataLoader加载每批数据。 transform = T.Compose([T.Resize(224),T.ToTensor(),T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=...
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 ...