当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

矩阵卷积最新视觉报道_矩阵的p(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

矩阵卷积

𐟤–AI与深度学习：A卡与N卡大比拼 𐟔 在AI和深度学习领域，A卡与N卡之间存在着明显的差距。这些差距主要源于两家厂商采用的结构设计和专用应用支持的不同。 𐟒ꠤ𛥒TX 3060和RX 6600 XT为例，这两款显卡在AI和深度学习任务中的表现迥异。RTX 3060配备了专用的Tensor Cores，这些核心能显著加速深度学习计算，如卷积神经网络中的矩阵乘法运算。它还拥有广泛的软件生态系统，为AI开发者提供了强大的工具和优化库。 𐟤• 相比之下，RX 6600 XT缺乏专用的AI加速硬件，其AI计算主要依赖于通用计算单元。在处理大量矩阵运算时，其效率不如RTX 3060。此外，其软件生态也相对有限，支持的AI框架和优化库数量不如NVIDIA的CUDA和cuDNN广泛和成熟。 𐟎‰ 总的来说，RTX 3060在AI和深度学习任务中表现出色，特别适合有AI应用需求的用户。而RX 6600 XT则更适合预算有限且对AI计算没有太高要求的用户。两者各有千秋，选择哪款显卡取决于你的具体需求哦！

英伟达与OpenAI的Triton大比拼尽管名字相同，但英伟达的Triton和OpenAI的Triton实际上是两款截然不同的软件，分别由两家公司开发，服务于不同的目的。 𐟔堨‹𑤼Ÿ达Triton 𐟔劔riton Inference Server（前身为TensorRT Inference Server）是英伟达开发的工具，帮助开发者和数据科学家将训练好的机器学习和深度学习模型进行高效推理部署。它支持多种深度学习框架，能够在GPU和CPU等多种硬件上运行推理任务。简单来说，Triton将模型服务化，解决了并行、批处理、HTTP/RPC通信以及对接K8S等工程化问题。 𐟔堏penAI Triton 𐟔劏penAI的Triton则是一种用于GPU编程的高度优化和高效的编程语言和编译器。它旨在简化高性能深度学习模型的开发，使研究人员和工程师能更轻松地编写高效的GPU代码，而无需深入了解CUDA等底层细节。Triton特别适用于需要自定义GPU计算内核的深度学习研究和开发场景。例如，开发者可以使用Triton来实现高效的矩阵乘法、卷积操作等基础深度学习算子，以优化模型的训练和推理性能。下面我们详细讲讲算子与kernel的区别𐟤”𐟤”𐟤”

如何调试和修改深度学习神经网络代码？𐟤” 如果你想调整深度学习神经网络的代码，首先需要对整个程序结构有充分的了解。以Pytorch为例，整个程序大致分为两个部分：Dataloader和数据网络（继承nn.Module父类）。这两部分是解耦的，因此可以分开调试。 𐟖䄡taloader部分要修改数据，就需要调整Dataloader。按照Pytorch的默认写法，只需重写Dataset类。这个类中的getitem函数负责从硬盘读取数据，只需确保它正确实现即可。预处理和数据增强通常也在这里进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（如实现正负样本均衡）或collect_fn函数。修改完Dataloader后，可以单独测试它，检查生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。对于图像数据，还可以可视化预处理和数据增强的效果。 𐟖䧽‘络部分网络部分与Dataloader完全解耦，因此调试技巧之一是用tensor.rand([B,C,H,W])进行测试，无需关注原本的训练代码。网络的代码通常由卷积层、线性层、激活函数、归一化层以及矩阵计算（如torch.matmul, torch.reshape）组成。为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是使用make_layer等函数，这样网络规模可以通过参数设置。不过，这样做会导致网络结构不那么直观。为了直观地查看网络结构，可以打印网络并遍历其named_parameters()，查看参数的大小。然后单步调试代码，查看网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。了解这些后，就可以知道如何修改网络了。最后，大胆尝试修改代码，不要害怕出错！𐟒ꀀ

浙江大华技术股份有限公司取得矩阵变换方法、装置及卷积神经网络加速器专利

PSA模块揭秘：前向传播逻辑 𐟔 在探讨PSA模块的注意力机制之前，让我们先了解其初始化方法。这里，我们定义了模块的各个组件和层，包括卷积层、规范化层（LayerNorm）、Softmax层以及Sigmoid激活函数。这些层将在模块的前向传播中发挥关键作用。 𐟚€ 接下来，我们关注模块的前向传播逻辑。这个过程定义了数据在模块中的正向传递路径。以下是详细步骤：获取输入张量的形状信息，包括批量大小、通道数、高度和宽度。 Channel-only Self-Attention：这一部分专注于通道维度的自注意力。通过卷积层self.ch_wv和self.ch_wq分别计算通道的键（key）和查询（query）张量。然后，通过Softmax层self.softmax_channel计算通道维度的注意力权重。接着，将键张量和查询张量相乘，得到通道注意力矩阵channel_wz，并通过卷积和Sigmoid激活函数处理，得到通道权重channel_weight。最后，将输入张量与通道权重相乘，得到通道注意力加权的特征channel_out。 Spatial-only Self-Attention：这一部分专注于空间维度的自注意力。通过卷积层self.sp_wv和self.sp_wq分别计算空间的键和查询张量。接着，使用自适应平均池化将查询张量变换为形状为(batch size, c//2, 1, 1)的张量。然后，通过Softmax层self.softmax_spatial计算空间维度的注意力权重，得到空间注意力矩阵spatial_wz。最后，使用Sigmoid激活函数得到空间权重spatial_weight，并将其与输入张量相乘，得到空间注意力加权的特征spatial_out。合并特征：最后一步是将通道注意力加权的特征channel_out与空间注意力加权的特征spatial_out相加，得到最终输出特征out。 𐟓ˆ 通过这一系列的计算步骤，PSA模块能够有效地捕捉输入数据的注意力信息，从而在各种深度学习任务中提供更强大的特征表示能力。

深度学习至少要多大显存 𐟌ˆ显存4GB的GPU理论上可以用来进行深度学习，但主要适用于一些简单的模型。深度学习对显卡的要求包括以下几个方面： 𐟌Ÿ强大的计算能力：深度学习模型通常包含大量参数和计算，需要显卡具备强大的计算能力。GPU因其并行处理能力特别适合深度学习中的矩阵运算和卷积运算，这些运算可以高效并行化，从而提高计算效率。 𐟌Ÿ足够的显存：深度学习模型需要处理大量数据和参数，显存的大小直接影响模型的大小和训练效率。显存越大，模型可以越大，训练过程中可以存储更多的中间结果，从而提高训练速度。 𐟌Ÿ高效的显存带宽：显存带宽是指GPU与显存之间的数据传输速率，对深度学习来说，显存带宽的高低直接影响数据的传输效率和计算效率。高带宽的显存可以更快地传输数据，从而提高模型的训练速度。 𐟌Ÿ稳定性与散热性能：深度学习训练通常需要持续数小时甚至数天的时间，因此显卡的稳定性和散热性能也非常重要。良好的散热性能可以确保显卡在长时间高负荷运行下不会过热，从而提高其稳定性和寿命。 𐟌ˆ为什么深度学习对显卡有这些要求呢？主要是因为深度学习模型的复杂性和计算量都非常大，需要强大的计算能力和足够的显存来支持。此外，深度学习中的计算通常是高度并行的，而GPU正是擅长并行计算的硬件。因此，选择一张性能强大的显卡可以显著提高深度学习的训练速度和效率。

面向天文大数据处理的关键算法软硬件协同设计以SKA科学数据处理(SKA-SDP)为例，其流程包括信号放大、模数转换、数据相关、UV成像处理等阶段。 UV成像处理是SKA-SDP流程中的关键处理阶段。图中的MeasuredVisibility是一对天线采集到的一个样本，通常望远镜将来自多个天线的数据组合在一起，以提高灵敏度和图像的分辨率。 MeasuredVisibilities是针对不同频谱频率范围(或者被称为图像通道)进行独立处理的。成像阶段通常从一个空白天空模型开始，MeasuredVisibilities经过“成像”(gridding和iFFT)处理后形成残差图像。然而，残差图像掩盖了许多有用的微弱信息，需要使用clean算法提取一个或多个亮源信息并将它们添加到天空模型中。将获得的模型使用前述成像方法的逆过程(FFT和degridding)，就可以得到“预测的”样本值ModelVisibilities，与采集的样本值MeasuredVisibilities相减。重复这个过程，直到天空模型收敛。在成像处理阶段，MeasuredVisibilities不是在笛卡尔网格上采样的，为了使用二维iFFT进行目标图像的重建，我们需要将MeasuredVisibility映射到笛卡尔网格上。将不规则的MeasuredVisibility映射到笛卡尔网格的步骤称为gridding。Degridding是gridding的逆过程，它将FFT处理后的笛卡尔网格数据生成预测的ModelVisibilities。 Gridding/Degridding包含基本卷积操作，但是它与图像处理中的卷积又有本质的区别。卷积广泛应用于图像处理，如边缘检测、图像平滑和图像模糊等。在图像处理中，卷积使用一个固定的卷积核在图像上连续滑动，输出图像的每个像素都是卷积核与重叠的输入图像像素的加权累加，关于卷积性能优化的研究有很多。然而，degridding中的卷积不同于图像卷积，图像卷积使用卷积核对图像进行连续的扫描。而degridding中，卷积依赖于大量的样本，不同样本的卷积运算需要不同的卷积核，并且在网格矩阵上各卷积核重叠的位置较难预测，重叠位置取决于每个样本的坐标。与图像卷积相比，这些特征导致了完全不同的访存模式和较低的计算效率。目前，广泛应用于宽视场成像的gridding/degridding方法有W-projection，Wstacking，A-projection和AW-projection法。 projection使用卷积在傅里叶空间中校正W项，它根据不同的W项值选择不同的卷积矩阵。 W-Stacking使用依赖W平面的多层网格，而不是使用W-projection中依赖W平面的卷积函数，样本点被映射到与W平面最近的网格中。 projection对A项的校正方式与W-projection中对W项的校正方式类似。 AW-projection同时对A项和W项进行了校正。最新的大多数天文学软件包使用一种或几种以上的gridding/degridding方法。例如，LOFAR的AWImager和CASA分别使用了AW-projection和W-projection。 WSClean只使用了W-stacking，WSClean支持A项校正，但启用此功能时性能会降低很多。在我们的目标板中，有4个独立的DDR可用。从前述内存结构的优化来看，只有3个DDR被有效地用于数据块的传输。如果对相邻的两个频谱通道一起处理，4个DDR都可以被充分使用。在处理2个频谱通道的数据时，2个频谱通道中对应的样本点具有相同或近似相同的网格数组映射区域。除了传输第1个频谱通道样本点计算需要的网格数组和卷积系数数组元素外，我们只需要读取第2个频谱通道样本点计算所需的卷积系数数组元素。我们在4个DDR中分别存储第一个通道样本点计算需要的网格数组实部、网格数组虚部、卷积系数数组和第二个通道样本点计算需要的卷积系数数组。 2个频谱通道的理论处理性能约为1个频谱通道处理性能的2倍。 means聚类在实际应用中能够表现出很好的性能，它具有线性复杂性o(n)，是一种应用非常广泛的聚类算法。 means聚类是将给定的数据集划分为K个类别，聚类的个数K是在聚类前预先设置的。 means算法的过程包括两个阶段：第一个阶段，我们定义K个聚类中心，我们将每个样本点与最近的聚类中心相关联。直到所有样本点都被包含在K个簇中，我们通常使用欧氏距离来计算数据点和聚类中心的距离。在第二阶段我们根据属于各个簇的样本点重新计算新的聚类中心，并根据新的聚类中心将数据点关联到新的簇中。重复这个过程直到满足收敛条件，聚类中心变化范围在设定值之内或数据集成员关系不再发生变化。

CNN入门指南：卷积神经网络是什么？今天拿到了老板给的论文，实习期间最重要的任务就是搞清楚CNN和RNN，最好能用CNN来关联两个数据集。一个是二维数组，另一个是来自其他学习算法的多维数组。今晚从最经典的开山之作开始，重温Data Mining、Data Visualization和Machine Learning。Deep Learning中的CNN和RNN是重中之重，过上了边学边用的打工人生活。AI实在太方便了，遇到数学公式和复杂算法不怕看不懂，只担心自己储备太少不会和AI对话。知识分享：卷积（Convolution）是一种特殊的线性运算。以往的矩阵相乘运算可以用卷积来取代。卷积网络中有两个关键参数：输入（input）和核函数（kernel）。输入通常是一个多维数组的数据，而核函数则是通过学习算法优化得到的多维数组参数。这些多维数组叫做张量。每个参数的元素都必须明确地分开存储，假设在存储了数值的有限点集以外，这些函数的值都为0。因此，我们可以在实际操作中对有限个数字元素进行求和来实现无限求和。最后，我们需要在多个维度上进行卷积运算。

机器学习入门指南：从零开始到实战嘿，想入门机器学习的小伙伴们！这本书《机器学习实战》绝对是你的不二选择。虽然我不打算给你具体的代码，但我会给你一些实用的建议，帮助你更好地理解机器学习。数学基础：线性代数、概率论和统计学 𐟓š 首先，数学基础是关键。线性代数、概率论和统计学是机器学习中常用的数学概念。比如，矩阵乘法、特征向量和特征值这些线性代数的知识，还有假设检验、置信区间和回归分析这些统计学的概念，都是你必须要掌握的。了解这些概念有助于你理解模型背后的原理。统计学：假设检验、置信区间和回归分析 𐟓ˆ 统计学在机器学习中占据重要地位。掌握假设检验、置信区间和回归分析等基本概念，能帮助你理解模型的稳定性和可靠性。这些知识会让你在设计和评估机器学习算法时更加得心应手。线性代数：矩阵运算和特征工程 𐟧䚦œ𚥙襭椹算法都涉及到矩阵运算，因此对线性代数有基本的了解是必要的。矩阵乘法、特征向量和特征值这些概念，都是你在进行特征工程和模型训练时需要用到的。概念性理解：监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎†解机器学习的基本概念是基础。你需要了解监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，比如决策树、支持向量机和神经网络的工作原理和适用场景。模型评估和选择：准确率、精确度和召回率 𐟓Š 学习如何评估模型的性能是非常重要的。你需要了解常见的评估指标，如准确率、精确度、召回率和F1分数。同时，了解模型选择的方法，避免过拟合和欠拟合，也是提高模型性能的关键。特征工程：数据预处理和标准化 𐟛 ️ 特征工程是机器学习中非常重要的一环。你需要学习如何对数据进行预处理和特征工程，包括数据的清理、缺失值处理、标准化和归一化等技术。这些步骤能帮助你更好地训练模型。深度学习：神经网络和反向传播 𐟌 深度学习是机器学习的一个重要领域。你需要了解神经网络结构、激活函数和反向传播等基本原理。对常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），有一定的了解也是非常重要的。实践项目：理论到实战的转换 𐟚€ 理论学习很重要，但实践项目更是关键。通过参与实际项目，你可以更好地理解如何应用机器学习算法解决实际问题。这样，你不仅能巩固理论知识，还能积累实战经验。持续学习：跟上机器学习的发展 𐟌𑊦œ𚥙襭椹领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持对新知识的敏感性，参与社区、博客和研讨会，不断更新自己的知识，是每个机器学习从业者的必备素质。希望这些建议能帮到你，祝你在机器学习的道路上越走越远！𐟚€

CPU、GPU和NPU的区别与联系在探索计算机的奥秘中，我们经常会遇到CPU、GPU和NPU这三个术语。它们各自有着独特的架构和用途，今天我们就来深入了解一下这三者的区别与联系。 𐟒𛠤𘭥䮥䄧†单元 (CPU) CPU，即中央处理单元，是计算机的核心。它的设计初衷是为了处理各种任务，从操作系统到应用程序，再到需要逻辑与算术运算的各种通用计算任务。CPU的架构是顺序处理的，核心数量通常比GPU少，但能够处理更多样化的指令。 𐟎蠥›𞥽⥤„理单元 (GPU) GPU，图形处理单元，以其并行结构著称。它能够同时处理许多计算，非常适合处理可以分解为小块并行操作的任务。GPU主要用于图像渲染、视频处理和需要一次处理大块数据的科学计算。它的架构也使其非常适合深度学习和其他密集型机器学习任务。 𐟤– 神经处理单元 (NPU) NPU，神经处理单元，是专为加速机器学习任务而设计的。它们优化了执行神经网络中常见操作（如矩阵乘法和卷积）的效率。NPU主要用于人工智能应用，特别是涉及神经网络的应用。它们被广泛应用在智能手机和嵌入式系统中，能够在不消耗大量电力的情况下执行AI任务。总结 CPU、GPU和NPU各有千秋，适用于不同的场景和需求。CPU通用性强，适合处理复杂的决策过程；GPU在需要高吞吐量的任务中表现出色；而NPU则专为AI任务设计，提供高性能的同时保持低功耗。了解这些单元的区别与联系，可以帮助我们更好地理解和应用它们在现代计算机系统中的作用。

专栏内容推荐

1066 x 741 · png
矩阵卷积运算过程讲解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1772 x 728 · png
深度学习-图解卷积运算_卷积运算公式例题图解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

998 x 673 · png
矩阵乘法实现卷积运算_矩阵卷积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1415 x 549 · png
矩阵扩展-算卷积算法介绍及C语言代码实现 - 数据结构教程 - C语言网
素材来自:dotcpp.com

1928 x 1080 · png
从矩阵角度分析转置卷积_卷积中的reshape-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

GIF
543 x 544 · animatedgif
通俗理解【卷】积+互相关与卷积_互相关函数计算知乎-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1285 x 552 · png
矩阵乘法实现卷积运算_矩阵卷积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1627 x 778 · png
深度学习-图解卷积运算_卷积运算公式例题图解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

826 x 705 · png
im2col矩阵卷积原理_2*2卷积核怎么卷积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
5296 x 2594 · png
View convolution and transpose convolution as matrix multiplication (卷积 ...
素材来自:blog.csdn.net

1440 x 1086 · png
卷积和转置卷积矩阵计算 convolution和deconvolution或者transposed_convolution_转置卷积计算公式 ...
素材来自:blog.csdn.net
1240 x 574 · png
深度学习笔记8：卷积的矩阵实现_卷积写成矩阵形式-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1431 x 226 · png
矩阵卷积运算过程讲解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

831 x 627 · png
CUDA PYTHON 矩阵相乘_cuda 两个矩阵卷积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1294 x 906 · png
卷积和转置卷积矩阵计算 convolution和deconvolution或者transposed_convolution_转置卷积计算公式 ...
素材来自:blog.csdn.net

GIF
780 x 684 · animatedgif
cnn卷积神经网络（计算过程详析）_cnn layer 计数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 366 · png
再谈谈卷积操作和矩阵乘法(一) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1087 x 1088 · png
卷积神经网络(CNN)简介_cnn网络-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
700 x 872 · jpeg
二维矩阵卷积的并行计算方法
素材来自:zjujournals.com

1200 x 966 · png
个人学习笔记 - 深度学习篇卷积神经网络中的卷积与矩阵互相关运算_神经网络中矩阵乘法和卷积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1652 x 1041 · png
深度学习CNN基础之转置卷积TranposeConv - AI备忘录
素材来自:aiuai.cn

2401 x 1090 · jpeg
卷积神经网络CNN – 浅层 | 码农家园
素材来自:codenong.com

803 x 420 · png
CNN卷积神经网络总结笔记_矩阵特征如何输入cnn-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1072 x 397 · png
卷积原理（卷积，padding填充，步长，多通道卷积）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1726 x 820 · jpeg
“直观理解”卷积神经网络(一)：反卷积(Deconvnet) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

777 x 475 · png
vs用eigen3计算矩阵乘法_CNN中卷积的计算规则和利用矩阵乘法的实现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
693 x 452 · jpeg
CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM大矩阵乘法 - Parallax - 博客园
素材来自:cnblogs.com

451 x 350 · png
矩阵卷积之边界扩大计算_卷积增加矩阵宽度-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
693 x 373 · png
卷积算子的矩阵向量乘积表示&一维离散降质模型_卷积的矩阵表示-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

583 x 460 · png
图像卷积详细解释常用卷积核解释说明_图像卷积是指在原图中框选与卷积核大小相同的矩阵的对应位置乘积求和-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
877 x 809 ·
深度学习最常见的 12 个卷积模型汇总，请务必掌握！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1814 x 851 · png
深度学习CV方向学习笔记2 —— 标准卷积、卷积、卷积核-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

3315 x 1524 · jpeg
【综述】神经网络中不同类型的卷积层 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1428 x 551 · jpeg
(n,k,N)卷积码的生成矩阵_卷积码生成矩阵-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1786 x 538 · png
【动手学深度学习PyTorch版】13 卷积层的填充和步幅_采用pytorch的torch库输入矩阵 3*3 卷积核2*2 扩充成5*5 在 ...
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:展开

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)