pytorch运算的相关内容

文章 2025-10-03 来自：开发者社区

144_推理时延优化：Profiling与瓶颈分析 - 使用PyTorch Profiler诊断推理延迟，优化矩阵运算的独特瓶颈

引言在2025年的大模型时代，推理时延优化已经成为部署LLM服务的关键挑战之一。随着模型规模的不断扩大（从数亿参数到数千亿甚至万亿参数），即使在最先进的硬件上，推理延迟也常常成为用户体验和系统吞吐量的主要瓶颈。 1.1 推理时延优化的重要性大语言模型的推理延迟直接影响着：用户体验：实时应用场景...

文章 2023-11-01 来自：开发者社区

深度学习Pytorch-Tensor的属性、算术运算

Tensor的属性每一个Tensor对象都有以下几个属性：torch.dtype、torch.device和torch.layout1、torch.dtype属性标识了torch.Tensor的数据类型。2、torch.device属性标识了torch.Tensor对象在创建之后所存储在的设备名称。torch.device包含了两种设备类型 ('cpu' 或者 'cuda') ，分别标识将Ten....

文章 2023-06-20 来自：开发者社区

Pytorch 常见运算（mul、mm、dot、mv）

1.矩阵与标量矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch a = torch.tensor([1,2]) print(a+1) >>> tensor([2, 3]) 2.哈达玛积（mul）两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积。a = torch.tensor([1,2]) b = torch.tensor([2,3]) print(a*....

文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 02 Pytorch快速上手（二）GPU与CPU张量切换+具有随机值的张量+张量的数学运算

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....

文章 2022-10-30 来自：开发者社区

PyTorch: 张量的变换、数学运算及线性回归

本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。张量变换1.torch.reshapetorch.reshape(input,shape)功能：变换张量形状注意事项：当张量在内存中是连续时，新张量与 input 共享数...

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更新时间 2025-10-12 15:15:48

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