pytorch矩阵的相关内容

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 2024-07-17 来自：开发者社区

pytorch 如何生成指定位置、尺度参数的随机高斯矩阵，并指定这个随机矩阵的形式

----------------------------方法1在 PyTorch 中，可以使用 torch.randn() 函数生成指定形状的随机高斯矩阵，并通过一些变换操作来生成具有指定位置和尺度参数的随机矩阵。下面是一个示例代码，用于生成均值为 mu，标准差为 sigma，形状为 (m, n) 的随机高斯矩阵：import torch # 指定位置和尺度参数 mu = 0.0 sigma =....

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch深度学习基础之Tensor对象及其应用的讲解及实战（附源码简单易懂包括分段映射矩阵乘法随机数等等）

觉得有帮助请点赞关注收藏有问题可评论区留言~~~Tensor对象是一个维度任意的矩阵，但是一个Tensor中所有元素的数据类型必须一致。torch包含的数据类型和普遍编程语言的数据类型类似，包含浮点型，有符号整型和无符号整形，这些类型既可以定义在CPU上，也可以定义在GPU上。在使用Tensor数据类型时，可以通过dtype属性指定它的数据类型，device指定它的设备（CPU或者GPU）1：....

文章 2023-08-04 来自：开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（二）

5.2 Conv1d conv1d 是一维卷积，它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积，对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=5.2.2 参数说明 input：输入的Tensor数据，格式为 (batc....

文章 2023-08-04 来自：开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）

一、前言本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战，可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心，同时也为了我个人对文章排版的整理，还是分成了分卷阅读。这里贴一下上篇博文：[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]二、线性回归线性回归也叫....

文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 25 基于谱域图神经网络GNN：基础知识+GNN功能+矩阵基础+图卷积神经网络+拉普拉斯矩阵

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 2022-12-19 来自：开发者社区

推荐系统基础:使用PyTorch进行矩阵分解进行动漫的推荐

我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么，购物网站上的商品推荐，Spotify上的歌曲推荐，Instagram上的朋友推荐，LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么，并提出明智的建议。推荐系统主要有两种类型:基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)....

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更新时间 2025-10-12 17:10:51

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