1. 使用 PyTorch 的张量操作 尽量使用 PyTorch 的内置张量操作，而不是显式的 for 循环。这些操作通常是经过优化的，可以利用 GPU 加速。例如：import torch # 示例数据 a = torch.rand(168, 8)b = torch.rand(168, 8)# 使用张量操作进行加法 c = a + b 2. 利用广播机制 广播机制允许我们在不同形状...
4)torch.rand(shape)：创建指定形状的随机浮点数张量（0到1之间）或标准正态分布的张量。'...
SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。 SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的...
python -m ipykernel install --name pytorch --display-name"Pytorch for Deeplearning" 下一步就是定制 Jupyter Notebook #切换回基础环境 activate base #创建 jupyter notebook 配置文件 jupyter notebook --generate-config ## 这里会显示创建 jupyter_notebook_config....
1.1 什么是Pytorch Pytorch是一个基于Numpy的科学计算包, 向它的使用者提供了两大功能.作为Numpy的替代...
SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。
Tools for writing kernels PyTorch为kernels编写者提供了许多实用的工具。在这一节里,我们将会简要了解他们之中的一部分。但是首先,一个kernel包含哪些东西? 我们通常上认为一个kernel包含如下部分: 首先,我们为kernel写了一些元数据(metadata),这些元数据驱动了代码生成,让你不用写一行代码就可以在Python中调用kernel。
简介:SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。
# In[7]: n_channels = batch.shape[1] for c in range(n_channels): mean = torch.mean(batch[:, c]) std = torch.std(batch[:, c]) batch[:, c] = (batch[:, c] - mean) / std 注意 这里,我们仅对一批图像进行归一化,因为我们还不知道如何操作整个数据集。在处理图像时,最好提前计算...
从上面的例子中可以看出,for循环和向量化计算之间存在数百倍的速度差距,在实际使用中应该尽量调用内建函数(buildin-function)。这些函数底层由C/C++实现,在实现中使用了向量化计算的思想,通过底层优化实现了高效计算。在日常编程中应该养成向量化的编程习惯,避免对较大的Tensor进行逐元素的遍历操作,从而提高程序的运行效率...