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TVM：使用自动调度优化算子
与基于模板的AutoTVM不同(会依赖手动模板定义搜索空间)，自动调度器不需要任何模板。用户只需要编写计算声明，而不需要任何调度命令或模板。自动调度器可以自动生产一个大的搜索空间，并在空间中找到一个好的调度。 本节以矩阵乘法为例 导入依赖包 import os import numpy as np imporMindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment: MindSpore version (source or binary): 1.7.0 Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5 OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 18.04.4 LTS GCC/Comp【pytorch基础】pytorch中的矩阵乘法
参考 1. torch.bmm; 2. torch.matmul; 完【架构分析】Tensorflow Internals 源码分析4 - TF Core之MatMul Kernel 生命周期
目录 概述 TF Core MatMul Kernel的生命周期 概述 本文基于Tensorflow r1.15源码 链接 ，以MatMul Kernel的整个生命周期为例来分析Tensorflow 最核心的Core是如何实现Kernel的注册、查找、运行 TF Core tensorflow/core 目录结构如上图，其中包含的代码相当多，如果直接看进关于数学运算
加、减、乘、除 这里直接用 符号 + - * / 就可以运算，结果和用函数是一样的，不过都要满足能运算的条件，满足broadcasting， a = torch.rand(3,4) b = torch.rand(4) c1 = a + b c2 = torch.add(a,b) d = torch.all(torch.eq(a-b,torch.sub(a,b))) #判断两种方法是否殊途同归 e =Python从入门到实战代码行行标注----几种常见的Tensor
--------教程摘自b站【不愧是计算机博士唐宇迪128集课程一套搞定了我大学4年没学会的PyTorch】PyTorch从入门到实战全套课程（附带课程学习资料 )_哔哩哔哩_bilibili Tensor常见的形式有哪些 0: scalar 数值1: vector 向量2: matrix 矩阵3: n-dimensional tensor 高维Python BP反向传播神经网络
Code: import numpy as np """Sigmod激活函数""" def sigmod(x): return 1.0/(1.0 + np.exp(-x)) def BackpropCE(W1,W2,X,D): alpha = 0.9 #学习率 N=4 #4层网络 for k in range(N): x = X[k,:].T #对数据每行转置[算法导论] 矩阵乘法
import numpy as np def matmul(a, b): return np.matmul(a, b) def manual_matmul(a, b): C = [] for x in range(len(a)): tp = [] for y in range(len(b[0])): tp.append(sum(a[x][k]*b[k][y] for k in range(len(b))))torch.matmul
0阶张量是一个标量。 1阶张量是一个向量。 2阶张量是一个矩阵。 如果俩个张量都是一维度，输出的结果是标量相乘。 如果俩个张量都是矩阵，输出的结果是矩阵乘积。 如果第一个是二维，第二个是一维张量，输出结果将第一个参数每一行看成一个向量与第二个进行向量积。（只有他需要注意） 如AI推理与Compiler
AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解， AI芯片编译器不光涉及编译器知识，还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等。如果从深度学习平台获得IR输入，还需要了解深度学习平台如Tensorflow、TVM等。 编译器领域的知识本身就非常艰深，和AI模型本身的关系也不是特别紧密，很难将TVM优化GPU机器翻译
TVM优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译（NMT）是一种自动化的端到端方法，具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力。最近，阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务。 将Transformer用作NMT系统的关键技术，相对于基于经典RNN / LSTM的模型具有同等（甚至更高）的精度，对于高效的离线训TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译
TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译 背景 神经机器翻译（NMT）是一种自动化的端到端方法，具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力。本文为全球电子商务部署NMT服务。 目前，将Transformer用作NMT系统的主要骨干，对基于经典RNN / LSTM模型的同等（甚至更高）精度进行高效的离线训练更为将Tensor核心引入标准Fortran
将Tensor核心引入标准Fortran 调优的数学库是从HPC系统提取最终性能的一种简单而可靠的方法。但是，对于寿命长的应用程序或需要在各种平台上运行的应用程序，为每个供应商或库版本调整库调用可能是维护的噩梦。 可以自动生成对调优数学库的调用的编译器为提供了两全其美的优势：易于pytorch----一个高维矩阵乘法(维度不同的矩阵乘法)引发的血案
背景: 要实现这个矩阵乘法 方案一: 自己低级的实现:每一个维度做for循环 方案二: 师兄的方案, 大佬的实现 方案三: 和义朋兄讨论之后, 实现的方案: torch.matmul()实现 即, matmul直接可以实现维度不同的矩阵乘法TensorFlow常用函数
未完待续 TensorFlow的reduce_sum()函数 TensorFlow的reduce_sum()函数_Sual-CSDN博客 函数：tf.matmul matmul( a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, nanumpy矩阵乘法中的multiply，matmul和dot
用numpy做矩阵运算时，少不了用到矩阵乘法。本文帮你迅速区分multiply, matmul和dot的区别。 numpy官方文档中的说明：（想深入了解可以一戳） multiply: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.multiply.html dot: https://docs.scipy.org/doc/numpy/referencnumpy中matmul()、multiply()、dot()的区别
参考： https://www.jianshu.com/p/42b0b6ffcf97 1，numpy.matmul : 矩阵乘法（matrix product） 2，numpy.multiply: 数量积（element-wise multiply） 对象可以是array也可是matrix 3，np.dot ： 可以视对象发生变化，情况较复杂 （1）如果a和b都是一维的,那么结果就是普通的內积(inner product)pytorch的matmul怎么广播
https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html#broadcasting-semanticshttps://pytorch.org/docs/stable/torch.html?highlight=matmul#torch.matmul# can line up trailing dimensions>>> x=torch.empty(5,3,4,1)>>> y=torch.empty( 3,1,1)#Numpy - 矩阵乘法
Numpy 元素级乘法 可用multiply 函数或 * 运算符实现 m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) m # 显示以下结果： # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) n = m * 0.25 n # 显示以下结果： # array([[ 0.25, 0.5 , 0.75], # [ 1. , 1.25, 1.5 ]]) m * n # 显示以下Tensorflow基础：tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别
**tf.multiply（）**两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 y: 一个类型跟张量x相同的张量。 返回值： x * y element-wise.