torch是什么意思(数学好的人适合学哪种编程语言呢)
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2023-12-14
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1. torch是什么意思,数学好的人适合学哪种编程语言呢?
首先数学学的好,编程会容易很多。
我之前遇过有很好发展曲线的历程是本科数学专业,硕士是CS计算机,博士是经济。perfect完美!
有很好的数学基础,那学编程就的搞算法了,搞算学什么语言呢?
R语言, FORTRAN,c/c++语言这三门几门足矣。R语言R时下最热门的统计分析,作图软件,是隶属于GUN项目的开放软件。
一些r做的精美图形:
FORTRAN语言FORTRAN这个名字来自于Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”。纯天然用数学公式表达的一门数值计算语言。自上世纪50年代发展一来经历了60多年经久不衰,一直是数值计算领域的主要语言。
c语言c作为一门高效的底层语言,积累了广泛的数值算法库,也是做数值计算不可缺的语言。
目前所有机器学习算法已经火热的深度学习核心基本上都是c/c++写的。比如开源深度学习框架caffe,pytorch/torch,还有tensorflow底层等。
2. 库里被称为什么?
1、萌神因为库里长着一副娃娃脸,又擅长卖萌,萌神便成了响变大江南北的称号。这个称号跟他的气质极其相符,可以说是突出一个萌。
2、娃娃脸杀手 “娃娃脸杀手”是库里在戴维森学生时期的绰号,一般球迷听到这个绰号就知道是谁了。
3、库日天为啥会叫库日天呢,还不是因为上个赛季他那毫不讲理的三分球,也正是应了一句”别问我为什么跪着看球“。
4、傻库傻库,原因因为库里爆出了很多逗比的视频,傻库嘛,傻傻惹人爱。
5、铁库有铁科铁杜,当然也有铁库了,但这是相反的意思,比如还有毒瘤库。
6、主厨咖喱库里的英文“curry”时咖喱的意思,所以又有这么个称号。
7、库司令库司令听起来霸气其实是黑子起的,当时勇士狂输快船40分,所以叫库40,谐音库司令。
8、小学生小学生!还不是因为我库长得萌!正所谓,科比叫小飞侠,詹姆斯叫小皇帝,库里不能叫小学生吗!
9、human torch 据说美帝喜欢这么称呼库里,“human torch”的意思是霹雳好,是Marvel的超级英雄,但是在中国总让人想起水浒里的秦明。
3. 小白请教flashlight和torch的区别?
在英语中,"flashlight"和"torch"都是指手电筒。然而,根据不同的地理和语言习惯,这两个词可能会有一些细微的差异。
1. 在美国和加拿大,人们通常使用"flashlight"这个词来称呼手电筒。它由一个外壳和一个或多个电池组成,发光通常通过一个或多个白炽灯泡或LED灯来实现。手电筒可以通过按下一个按钮或转动一个开关进行操作,以便点亮灯光。它的主要功能是提供以手持方式提供光照。它们通常用于户外活动,诸如露营,徒步旅行,以及在停电时提供备用照明。
2. 在英国和澳大利亚,人们通常使用"torch"这个词来指代手电筒。它的设计和功能与美国的"flashlight"相似,但在这些国家,人们更倾向于使用"torch"这个术语。"Torch"这个词的起源可以追溯到旧时使用明火的火把,因此,这个词在英国和澳大利亚的使用习惯中得以保留。
总结起来,"flashlight"和"torch"这两个词可以用来指代相同的设备,即手持式电池供电的照明装置。它们的差异往往取决于所处的地区或个人的语言使用习惯。
4. 库里在联盟中有哪些绰号?
史蒂芬库里的外号实在太多了,下面我们来介绍其中几个较为经典的:
1.小学生,这都是因为库里长得很萌,所以也有人称为“萌神”,与他的气质极其吻合,更有人称为“武林萌主”。
2.娃娃脸杀手,这是他在戴维森学生时的绰号。
3.库日天,上赛季的火爆三分状态,有太多的版本了“库日夫、库晶天”等等。
4.在14年对阵快船比赛中惨败40分被黑成“库司令”库40。
5.还有像“傻库、铁库”等都是因为他有时拼命打铁、场下各种逗逼所产生的。
5. 火加爵是什么字?
“爝”读音:jué jiào 。
爝 jué
〈名〉
小火,火炬 [spark;torch]
日月出矣,而爝火不息。——《庄子·逍遥游》
爝,苣火祓也。从火,爵声。——《说文》
汤得 伊尹,爝以权火,炊以牺貑。——《吕氏春秋·本味》
6. o能组成什么单词?
可以组成单词torch,意思是:n.手电筒;火炬;火把。vt.放火烧,纵火烧(建筑物或汽车)。
例句:1.They struggled to keep the torch of idealism and hope alive. 他们为使理想主义和希望的火炬不熄灭而奋斗。
2.A torch symbolizes the brightness ( of the future). 火炬象征光明。
3.Shine the torch on the lock while I try to get the key in. 我插钥匙时,请用手电筒照着锁头。
7. 二值化网络如何实现加速?
过二值化,使模型的参数占用更小的存储空间;同时利用位移操作来代替网络中的乘法运算,大大降低了运算时间。
由于二值网络只是将网络的参数和激活值二值化,并没有改变网络的结构。因此我们主要关注如何二值化,以及二值化后参数如何更新。同时关注一下如何利用二进制位操作实现GPU加速计算的。
1、二值化
二值网络的二值化方法有两种,一种是Deterministic(确定性方法),一种是Stochastic(概率统计方法)。
Deterministic方法:大于0就为+1,小于0则为-1。
Stochastic方法:对x计算一个概率p,当p大于一个阙值(计算机随机产生)时为+1,否则为-1。
其中,
由于Stochastic方法需要由硬件生成随机数,这比较难实施。所以论文中的实验用的是Deterministic方法。
2、权值更新算法
在理解权值更新之前,先看看前向传播算法。下图为论文中给出的第一个算法,该算法是二值网络的训练算法,其中包括了前向传播和权值更新。
训练时的前向传播:二值网络训练时的权值参数W,必须包含实数型的参数,然后将实数型权值参数二值化得到二值型权值参数,即。然后利用二值化后的参数计算得到实数型的中间向量,该向量再通过Batch Normalization操作,得到实数型的隐藏层激活向量。如果不是输出层的话,就将该向量二值化。
求梯度:根据链式法则,在求解第k层和第k+1层的权值参数的梯度之前,必须先求解第k+1层的误差值即。由于二值网络中,除了输出层,其他隐藏层都经过二值化。所以在求Batch Normalization的参数时,必须先求二值操作层(我们把二值化也当做一层来看待)的梯度,即。其中,可以用
表示。另外一个不同点是,二值网络在对权值求梯度的时候,是对二值化后的权值求梯度,而不是对二值化前的实数型权值求梯度。这是因为二值化前的权值并没有真正的参与网络的前向传播过程。
权值更新:在求权值(W)梯度的时候是对二值化后的权值求梯度,但是在权值更新的时候,是利用上面求得的权值梯度对实数型的权值进行更新。
注:关于Batch Normalization的相关求导可参考我的博文:http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50780761
3、乘法优化
Shift-based Batch Normalization:二值网络对Batch Normalization操作的优化主要是通过AP2(x)操作和<<>>操作来代替普通的乘法。AP2(x)的作用是求与x最接近的2的幂次方,如AP2(3.14)=4,AP2(2.5)=2;而<<>>操作就是位移操作。AP2(x)的操作,在作者给出的源码中能够找到;但是<<>>的操作,从源码中只能看到Torch的点乘函数cmul()。(注:Shift-based AdaMax中的乘法操作也是用上述两个操作代替 )
前向传播:二值网络中最重要的乘法优化是前向传播中隐藏层的输出乘以权值W的乘法优化。这个优化是利用两个累积连乘命令完成,即popcount和xnor。下图是论文中BNN的测试时前向传播算法。需要注意的是,只有输入数据是8位二进制,而激活向量和权值矩阵中的元素全都是1位二进制表示的。因此,输入层与第一层隐藏层之间的乘法是用操作实现的。(注:从作者给出的代码来看,似乎并没有采用这个操作,而是直接用普通的乘法。作者在论文中也说明了这一层的乘法的耗费很小。)
对于除了输入层与第一层隐藏层之间的乘法之外,作者的GPU加速算法就是利用操作实现,其中popcount的意思是计算一串二进制串中有多少个1,xnor(代码里面是xor,xnor应该是作者搞错了)就是对两个二进制串按位取亦或。
看个例子,大家就明白怎么计算了。
假设某一层隐藏层的激活向量二值化后a=[1,-1, 1, 1, -1],同时又有二值化后的权值W=[-1,1,1,-1,-1]。在程序中是以a=[1,0,1,1,0],W=[0,1,1,0,0]表示的。
那么按照正常的乘法应该是:
a1*w1+a2*w2+a3*w3+a4*w4+a5*w5=1*-1+-1*1+1*1+1*-1+-1*-1=-1
按照作者给出的操作应该是:
a^W=[1^0,0^1,1^1,1^0,0^0]=11010
Popcount(a^w)=3
这明显不等于-1呀。这是因为作者没在论文中写清楚,我通过作者给的GPU优化代码发现,在进行Popcount(a^w)操作后,还有一个计算,即-(2*Popcount(a^w)-5) = -1;其中5表示的是二进制串的长度,不同的长度的二进制串这个数值是不一样的,因为我这个例子的长度是5,所以才减去5。
4、总结
由于二值网络权值W中的元素只占一位二进制,因此在保存训练好后的模型时所需的内存非常小;同时又去除了普通的乘法操作。在减少模型参数所占的内存和运算量的同时还能保持神经网络的性能,这给深度学习在移动端的应用带来了非常大的前景。
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1. torch是什么意思,数学好的人适合学哪种编程语言呢?
首先数学学的好,编程会容易很多。
我之前遇过有很好发展曲线的历程是本科数学专业,硕士是CS计算机,博士是经济。perfect完美!
有很好的数学基础,那学编程就的搞算法了,搞算学什么语言呢?
R语言, FORTRAN,c/c++语言这三门几门足矣。R语言R时下最热门的统计分析,作图软件,是隶属于GUN项目的开放软件。
一些r做的精美图形:
FORTRAN语言FORTRAN这个名字来自于Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”。纯天然用数学公式表达的一门数值计算语言。自上世纪50年代发展一来经历了60多年经久不衰,一直是数值计算领域的主要语言。
c语言c作为一门高效的底层语言,积累了广泛的数值算法库,也是做数值计算不可缺的语言。
目前所有机器学习算法已经火热的深度学习核心基本上都是c/c++写的。比如开源深度学习框架caffe,pytorch/torch,还有tensorflow底层等。
2. 库里被称为什么?
1、萌神因为库里长着一副娃娃脸,又擅长卖萌,萌神便成了响变大江南北的称号。这个称号跟他的气质极其相符,可以说是突出一个萌。
2、娃娃脸杀手 “娃娃脸杀手”是库里在戴维森学生时期的绰号,一般球迷听到这个绰号就知道是谁了。
3、库日天为啥会叫库日天呢,还不是因为上个赛季他那毫不讲理的三分球,也正是应了一句”别问我为什么跪着看球“。
4、傻库傻库,原因因为库里爆出了很多逗比的视频,傻库嘛,傻傻惹人爱。
5、铁库有铁科铁杜,当然也有铁库了,但这是相反的意思,比如还有毒瘤库。
6、主厨咖喱库里的英文“curry”时咖喱的意思,所以又有这么个称号。
7、库司令库司令听起来霸气其实是黑子起的,当时勇士狂输快船40分,所以叫库40,谐音库司令。
8、小学生小学生!还不是因为我库长得萌!正所谓,科比叫小飞侠,詹姆斯叫小皇帝,库里不能叫小学生吗!
9、human torch 据说美帝喜欢这么称呼库里,“human torch”的意思是霹雳好,是Marvel的超级英雄,但是在中国总让人想起水浒里的秦明。
3. 小白请教flashlight和torch的区别?
在英语中,"flashlight"和"torch"都是指手电筒。然而,根据不同的地理和语言习惯,这两个词可能会有一些细微的差异。
1. 在美国和加拿大,人们通常使用"flashlight"这个词来称呼手电筒。它由一个外壳和一个或多个电池组成,发光通常通过一个或多个白炽灯泡或LED灯来实现。手电筒可以通过按下一个按钮或转动一个开关进行操作,以便点亮灯光。它的主要功能是提供以手持方式提供光照。它们通常用于户外活动,诸如露营,徒步旅行,以及在停电时提供备用照明。
2. 在英国和澳大利亚,人们通常使用"torch"这个词来指代手电筒。它的设计和功能与美国的"flashlight"相似,但在这些国家,人们更倾向于使用"torch"这个术语。"Torch"这个词的起源可以追溯到旧时使用明火的火把,因此,这个词在英国和澳大利亚的使用习惯中得以保留。
总结起来,"flashlight"和"torch"这两个词可以用来指代相同的设备,即手持式电池供电的照明装置。它们的差异往往取决于所处的地区或个人的语言使用习惯。
4. 库里在联盟中有哪些绰号?
史蒂芬库里的外号实在太多了,下面我们来介绍其中几个较为经典的:
1.小学生,这都是因为库里长得很萌,所以也有人称为“萌神”,与他的气质极其吻合,更有人称为“武林萌主”。
2.娃娃脸杀手,这是他在戴维森学生时的绰号。
3.库日天,上赛季的火爆三分状态,有太多的版本了“库日夫、库晶天”等等。
4.在14年对阵快船比赛中惨败40分被黑成“库司令”库40。
5.还有像“傻库、铁库”等都是因为他有时拼命打铁、场下各种逗逼所产生的。
5. 火加爵是什么字?
“爝”读音:jué jiào 。
爝 jué
〈名〉
小火,火炬 [spark;torch]
日月出矣,而爝火不息。——《庄子·逍遥游》
爝,苣火祓也。从火,爵声。——《说文》
汤得 伊尹,爝以权火,炊以牺貑。——《吕氏春秋·本味》
6. o能组成什么单词?
可以组成单词torch,意思是:n.手电筒;火炬;火把。vt.放火烧,纵火烧(建筑物或汽车)。
例句:1.They struggled to keep the torch of idealism and hope alive. 他们为使理想主义和希望的火炬不熄灭而奋斗。
2.A torch symbolizes the brightness ( of the future). 火炬象征光明。
3.Shine the torch on the lock while I try to get the key in. 我插钥匙时,请用手电筒照着锁头。
7. 二值化网络如何实现加速?
过二值化,使模型的参数占用更小的存储空间;同时利用位移操作来代替网络中的乘法运算,大大降低了运算时间。
由于二值网络只是将网络的参数和激活值二值化,并没有改变网络的结构。因此我们主要关注如何二值化,以及二值化后参数如何更新。同时关注一下如何利用二进制位操作实现GPU加速计算的。
1、二值化
二值网络的二值化方法有两种,一种是Deterministic(确定性方法),一种是Stochastic(概率统计方法)。
Deterministic方法:大于0就为+1,小于0则为-1。
Stochastic方法:对x计算一个概率p,当p大于一个阙值(计算机随机产生)时为+1,否则为-1。
其中,
由于Stochastic方法需要由硬件生成随机数,这比较难实施。所以论文中的实验用的是Deterministic方法。
2、权值更新算法
在理解权值更新之前,先看看前向传播算法。下图为论文中给出的第一个算法,该算法是二值网络的训练算法,其中包括了前向传播和权值更新。
训练时的前向传播:二值网络训练时的权值参数W,必须包含实数型的参数,然后将实数型权值参数二值化得到二值型权值参数,即。然后利用二值化后的参数计算得到实数型的中间向量,该向量再通过Batch Normalization操作,得到实数型的隐藏层激活向量。如果不是输出层的话,就将该向量二值化。
求梯度:根据链式法则,在求解第k层和第k+1层的权值参数的梯度之前,必须先求解第k+1层的误差值即。由于二值网络中,除了输出层,其他隐藏层都经过二值化。所以在求Batch Normalization的参数时,必须先求二值操作层(我们把二值化也当做一层来看待)的梯度,即。其中,可以用
表示。另外一个不同点是,二值网络在对权值求梯度的时候,是对二值化后的权值求梯度,而不是对二值化前的实数型权值求梯度。这是因为二值化前的权值并没有真正的参与网络的前向传播过程。
权值更新:在求权值(W)梯度的时候是对二值化后的权值求梯度,但是在权值更新的时候,是利用上面求得的权值梯度对实数型的权值进行更新。
注:关于Batch Normalization的相关求导可参考我的博文:http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50780761
3、乘法优化
Shift-based Batch Normalization:二值网络对Batch Normalization操作的优化主要是通过AP2(x)操作和<<>>操作来代替普通的乘法。AP2(x)的作用是求与x最接近的2的幂次方,如AP2(3.14)=4,AP2(2.5)=2;而<<>>操作就是位移操作。AP2(x)的操作,在作者给出的源码中能够找到;但是<<>>的操作,从源码中只能看到Torch的点乘函数cmul()。(注:Shift-based AdaMax中的乘法操作也是用上述两个操作代替 )
前向传播:二值网络中最重要的乘法优化是前向传播中隐藏层的输出乘以权值W的乘法优化。这个优化是利用两个累积连乘命令完成,即popcount和xnor。下图是论文中BNN的测试时前向传播算法。需要注意的是,只有输入数据是8位二进制,而激活向量和权值矩阵中的元素全都是1位二进制表示的。因此,输入层与第一层隐藏层之间的乘法是用操作实现的。(注:从作者给出的代码来看,似乎并没有采用这个操作,而是直接用普通的乘法。作者在论文中也说明了这一层的乘法的耗费很小。)
对于除了输入层与第一层隐藏层之间的乘法之外,作者的GPU加速算法就是利用操作实现,其中popcount的意思是计算一串二进制串中有多少个1,xnor(代码里面是xor,xnor应该是作者搞错了)就是对两个二进制串按位取亦或。
看个例子,大家就明白怎么计算了。
假设某一层隐藏层的激活向量二值化后a=[1,-1, 1, 1, -1],同时又有二值化后的权值W=[-1,1,1,-1,-1]。在程序中是以a=[1,0,1,1,0],W=[0,1,1,0,0]表示的。
那么按照正常的乘法应该是:
a1*w1+a2*w2+a3*w3+a4*w4+a5*w5=1*-1+-1*1+1*1+1*-1+-1*-1=-1
按照作者给出的操作应该是:
a^W=[1^0,0^1,1^1,1^0,0^0]=11010
Popcount(a^w)=3
这明显不等于-1呀。这是因为作者没在论文中写清楚,我通过作者给的GPU优化代码发现,在进行Popcount(a^w)操作后,还有一个计算,即-(2*Popcount(a^w)-5) = -1;其中5表示的是二进制串的长度,不同的长度的二进制串这个数值是不一样的,因为我这个例子的长度是5,所以才减去5。
4、总结
由于二值网络权值W中的元素只占一位二进制,因此在保存训练好后的模型时所需的内存非常小;同时又去除了普通的乘法操作。在减少模型参数所占的内存和运算量的同时还能保持神经网络的性能,这给深度学习在移动端的应用带来了非常大的前景。
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!