python中的张量运算（tensor）
1，首先比较二者的参数部分：这就是处理0阶张量和1阶张量的区别 np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis：默认为列向（也即 axis ...
原文：CUDA 9中张量核（Tensor Cores）编程
CUDA 中张量核 Tensor Cores 编程 Programming Tensor Cores in CUDA 一 概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核，使Tesla V 加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P 的 位浮点吞吐量的 倍。Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量，而不牺牲精度。 Tensor核心已经在许多深度学习框架 包 ...
2020-06-03 21:25 1 1759 推荐指数：
相关推荐
pytorch中tensor张量的创建
import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print ...
NVIDIA Tensor Cores解析
NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载。NVIDIA Tensor内核 ...
张量(Tensor)
1. 数学中的张量 标量（scalar）：指的是只具有数值大小，而没有方向的量，或者说是在坐标变换下保持不变的物理量。 矢量：指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多东西：表示力、速度甚至平面(作为法向量)，不过向量也只表示了幅度与方向两个要素而已。 介绍张量 ...
pytorch中tensor张量数据基础入门
pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架，其基本的数据类型属于张量数据类型，即Tensor数据类型，对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ...
CUDA编程（二） CUDA初始化与核函数
CUDA编程（二） CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了，CUDA成功安装之后，新建一个project还是十分简单的，直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了，我们先新建一个MyCudaTest project。删掉自带的演示 ...
Pytorch：Tensor 张量操作
张量操作 一、张量的拼接与切分 1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度 1.2 torch.stack() 功能：在新创建的维度的上进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度（如果dim为新 ...
图像处理中 结构张量(structure tensor)
结构张量(structure tensor) 主要用于区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。 此处的张量就是一个关于图像的结构矩阵，矩阵结构构成 ...