0 引数与量区别：量是有单位的，数没有。1 回顾标量：也称为无向量，通俗的说是只有大小没有方向的量，一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。向量： 也称为矢量，既有大小也有方向，形象的可以理解为一个箭头。表示方式有很多：代数表示（加粗的小写）、几何表示、坐标表示（例如：a=xi+yj，坐标表示为a=(x，y) ; a=ix+jy+kz,坐标表示为a
张量表示 1. 张量的另一种表示方法 前面我们学习了张量的基本概念，我们知道，一个标量我们定义为零阶张量，一个矢量我们称为一阶张量，矩阵称为二阶张量。。。 个腿的圆形形表示 阶张量，如下所示： 上图的第一行我们用一个圆形直接表示一个标量，因为标量是零阶张量
今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数（tensor algebra）而设计的，但是张量代数不仅仅只能用于深度学习。什么是张量张量有很多种定义的方式，这里只讨论人工智能领域里的概念。在人工智能领域，定义比较简单，TensorFlow是这么定义的：简单翻译过来就是：张量是多维数组，目的是把向量、矩阵推向更高的维度。标量、向量、矩阵、张量的关系这4个概念是维度不断上升的，我们用点线面体的概念来比喻
文章目录张量张量及其表示张量的线性代数表示三阶张量张量的矩阵化和向量化张量的水平展开与向量化张量的基本代数运算张量的內积、范数和外积 张量基于张量的数据分析称为张量分析（tensor analysis），属于多重线性数据分析（multilinear data analysis）。张量及其表示数据沿一相同方向的排列称为一路阵列。标量称为零路阵列，行向量和列向量称为沿水平和垂直方向排列的一路阵列。矩
1.这是一个有许多经验的攻城狮都遇到过的坑，本文教你正确绕过这个坑；2.教大家了解__get_CONTROL的用法，及xQueueSend和xQueueSendFromISR的区别；Ⅰ问题来源今天在FreeRTOS系统上移植了部分别人写的代码，移植前仔细看了下源码，确认没问题后，编译，下载，运行，突然“死机了”······于是，我又再次确认了移植的代码，没有发现Bug所在。此时，我开启了在线调试功
4 压缩与Tucker分解法4.0 Tucker分解法定义Tucker分解法可以被视作一种高阶PCA. 它将张量分解为核心张量(core tensor)在每个mode上与矩阵的乘积. 因此, 对三维张量\(\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J \times K}\)来说, 我们有如下分解:\[(4.1) \mathcal{X} \approx \mat
一、判断模型好坏1、鸢尾花train_test鸢尾花数据集是UCI数据库中常用数据集。我们可以直接加载数据集，并尝试对数据进行一定探索：import numpy as np
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as pltiris = datasets.load_iris()X = iris.data
y = iris.tar
tensorflow程序使用张量（tensor）数据结构来代表所有的数据，计算图中、操作间传递的数据都是张量（tensor）一、其实张量（tensor）是一个n维的数组或者列表，每个张量（tensor）中包含有类型、阶和形状，下面分别介绍这三种1、张量（tensor）的类型（type）tensoe类型python类型描述DT_FLOATtf.float3232位浮点数DT_DOUBLEtf.flo
显卡和GPUGPU是显卡的核心，显卡是由GPU、显存、电路板、BIOS固件等组成，GPU属于显卡。GPU是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU，它是区分显性能的最主要元件，显卡也叫显示适配器，分为独立显卡和主板上集成显卡，独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成，集成显卡没有独立显存
win10下tensorflow-gpu安装前言检查显卡是否支持CUDA查看各个组件的对应版本安装python3.5安装CUDA8.0安装cudnn5.1安装tensorflow-gpu1.2.0测试tensorflow 前言tensorflow是谷歌开发的深度学习框架，目前有CPU和GPU两个版本，GPU版本的计算速度比CPU版本的快。CPU版本的安装只需在命令行输入 pip install
在上节课的介绍里，我们引入了异常的概念和处理流程，以及知道中断也是一种异常。本节主要学习CPU的7种Mode、2种State和相关的寄存器及异常的处理流程。1. ARM体系下的COU有 7 种工作模式(Mode): usr : 用户模式 -------> ARM处理器正常的程序执行状态。
sys ：系统模式 -------> 用于高
目录介绍使用GPU加速数据科学管道了解Meteonet数据集使用RAPIDS进行机器学习模型训练回归模特训练与表现聚类模型训练与表现部署cuML模型FIL后端为NVIDIA TritonTriton Python后端RAPIDS 基准测试结论介绍 如果您希望将机器学习(ML)项目的速度和可扩展性提升到新的水平，GPU加速的数据分析可以帮助您以突破性的性能快速提供见解。从更快的计算到高效的模型训练，
测试模型通常我们在面试软件测试或者在写面试笔试题时常常会遇到软件测试模型是什么的问题？？？今天我们就来详细解答一下一、瀑布模型特点： 1.从上一项活动接受本项活动的工作对象，作为输入 2.利用这一输入实施本项活动应完成的内容 3.给出本项活动的工作成果，作为输出给下一项活动适用场合：在需求不明确的情况下，就无法采用瀑布模型强调开发的阶段划分、突出需求和测试高度依赖，时间周期相对较长优点： 1.强调
学完了SVD算法之后，我们继续回到张量几大分解的学习上来，本期学习的主要内容是张量的 Tucker 分解 以及 前面的CP分解还留下一点没有说完，正好一并补齐！后面的公式我将采用颜色标记，红色代表必须掌握，蓝色尽量掌握！在这之前先附一张图，包含了各种运算符号的名称含义，大部分是前面说过或者使用过的： Tensor decomposition一 . Tucker 分解公式介绍和原理二 . 张量的 n
写在开始之前# cd /usr/bin
# ls python*
python python2 python2.7默认Centos7中是有python安装的，但是是2.7版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，保险起见，最好先做好备份。 $ mv python python.bak1、安装python3.6.x$ yum -y install zlib-devel bzip2-de
程序员一般喜欢用thinkpad或者Mac，因为价位等方面的因素，还是用thinkpad多点，从事不同研发方向需要的计算机的配置也不太相同，现在开发软件要求的机器配置也和十几年不太一样，那个时候嵌入式刚好是红利期，很多的培训机构呼呼涉足这个领域，那个时期AMD的cpu还能和intel抗衡一下，不像现在有这么大的差异，记得第一家公司属于创业性质的公司，公司配置的电脑是神州牌子的，在上面开发软件，需要
一. 引言NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用于图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库，可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据)，并针对降低
有志于投身人工智能研究的青年 工程师之于计算机就相当于赛车手对待跑车一样，必须十分熟悉它的每一个部件，明白各自的用途，然后在每一次调参当中充分发挥各部分的潜力，最终才能爆发出最大的性能。本次分享以图像任务训练为例，将从CPU、内存、硬盘、GPU这些方面对算法性能的影响进行逐一分析，配合相应的实验，给出相应的优化建议。 数据流动路径 假设我们现在有一批图片集放在硬盘当中
11 | 套路篇：如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？笔记1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找2.性能工具 1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找首先，最容易想到的应该是 CPU 使用率，这也是实际环境中最常见的一个性能指标。CPU 使用率描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比，根据 CPU 上
1 开发环境电脑系统：Windows 10编译器：Jupter Lab语言环境：Python 3.8深度学习环境：Pytorch2 前期准备2.1 设置GPU 由于实验所用电脑显卡维集成显卡（intel(r) UHD graphics），因此无法使用GPU。# 设置GPU(没有GPU则为CPU)
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