在 PyTorch 中，dtype 是一个属性，用于表示张量的数据类型。dtype（数据类型）决定了张量中元素的存储方式和计算方法。 常见的数据类型 PyTorch 支持多种数据类型，常见的数据类型包括： torch.float32 或 torch.float：32 位浮点数torch.float64 或 torch.double：64 位浮点数torch.int32 或 torch.int：32 位整数to...

1. DataLoader的核心概念 DataLoader是PyTorch中一个重要的类，用于将数据集（dataset）和数据加载器（sampler）结合起来，以实现批量数据加载和处理。它可以高效地处理数据加载、多线程加载、批处理和数据增强等任务。 核心参数 dataset: 数据集对象，必须是继承自torch.utils.data.Dataset的类。batch_size: 每个批次的大小。shuffle:...

pytorch LLM训练过程中的精度调试实践 1.查看权值的最大,最小值2.检测训练过程中的异常值A.通过hook module,检测异常值B.拦截算子,检测异常值,打印调用栈,保存输入参数,方便复现C.拦截算子,同时执行cpu计算,对比误差,找到第一个精度异常的算子D.以上的代码 3.根据上面dump的数据,准备最小复现环境 本文记录了,在某加速卡上进行LLM训练,精度问题的定位过程 1.查看权值的最大,...

这个代码片段展示了如何用 PyTorch 初始化神经网络的权重，具体使用的是截断正态分布（truncated normal distribution）。截断正态分布意味着生成的值会在一定范围内截断，以防止出现极端值。这里使用 torch.fmod 作为一种变通方法实现这一效果。 详细解释 1. 截断正态分布 截断正态分布是对正态分布的一种修改，确保生成的值在一定范围内。具体来说，torch.fmod 函数返回...

在 PyTorch 中，requires_grad=True 是一个非常重要的标志，它指示 PyTorch 是否需要为某个张量计算梯度。这在训练神经网络时尤为关键，因为我们通常需要通过反向传播来更新模型参数，以最小化损失函数。 requires_grad=True 的作用 当你将 requires_grad=True 设置给一个张量时，PyTorch 会开始跟踪该张量上的所有操作，以便在你调用 backwar...

文章目录 定义一个简单的类属性和方法对象的区别PyTorch 张量中的属性和方法对象进一步解释总结`self.value = value` 的解释示例解释总结 为了更好地理解方法对象和属性，我们可以通过一个简单的类来演示这两者的区别及其用法。 定义一个简单的类 我们定义一个名为 MyClass 的类，该类包含一个方法对象和一个属性： class MyClass: def __init__(self, valu...

0，背景 Python3.10、cuda 11.7、pytorch 2.0.1 阅读【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程-CSDN博客 1，解决方法 本来想尝试，结果发现CUB安装配置对照表里没有cuda 11.7对应的版本，不敢轻举妄动，所以没敢尝试，试了其他方法都没解决，最后在GIthub里找到了解决方案：Prebuilt wheels provided via 3r...

性常见的方法对象常见的属性总结示例 方法对象和属性的基本概念 方法对象（method object）和属性（attribute）是面向对象编程中的两个重要概念。让我们来详细解释一下这两个概念，并结合 PyTorch 的示例来说明。 方法对象 方法对象是与类或对象相关联的函数。它们可以在对象上调用以执行某些操作。当我们引用对象的方法而不调用它时，我们得到的是方法对象本身，而不是方法的执行结果。 例如，在 PyTo...

文章目录 `view` 的用法示例1. 基本用法2. 使用 `-1` 自动推断维度3. 重塑高维张量 总结 在 PyTorch 中， view 方法用于重塑（reshape）张量。它的作用类似于 NumPy 中的 reshape 方法。 view 方法可以改变张量的形状，而不改变其数据。 -1 是一个特殊的参数，用于自动推断维度的大小。 view 的用法 tensor.view(*shape) 方法接受一个或...

文章目录 0. 前言1. 剪枝`prune`主要功能分类2. `torch.nn.utils.prune`中的方法介绍3. PyTorch实例3.1 `BasePruningMethod`3.2`PruningContainer`3.3 `identity`3.4`random_unstructured`3.5`l1_unstructured` 4. 总结 0. 前言 PyTorch中的torch.nn.ut...