INCOMING TRANSMISSION

LATEST UPDATES
Python程序中存储的所有数据都是对象,每一个对象有一个身份,一个类型和一个值。 看变量的实际作用,执行a = 8 这行代码时,就会创建一个值为8的int对象。 变量名是对这个"一个值为8的int对象"的引用。(也可以简称a绑定到8这个对象) 1、可以通过id()来取得对象的身份 这个内置函数,它的参数是a这个变量名,这个函数返回的值 是这个变量a引用的那个"一个值为8的int对象"的内存地址。 [代码] 2、可以通过type()来取得a引用对象的数据类型 [代码] 3、对象的值 当变量出现在表达式中,它会被它引用的对象的值替代。 总结:类型是属于对象,而不是变量。变量只是对对象的一个引用。 对象有可变对象和不可变对象之分。 Python函数传递参数到底是传值还是引用? 传值、引用这个是c...
通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维,因此,一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像,特别是在语义分割领域应用很成熟。 1、Upsampling(上采样)[没有学习过程] 在FCN、Unet等网络结构中,涉及到了上采样。上采样概念:上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值:将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸,而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 在PyTorch中,上采样的层被封装在torch.nn中的Vision Layers里面,一共有4种: PixelShuffle Upsample UpsamplingNearest2d UpsamplingBilinear2d 0)PixelShuffl...
分布式深度学习里的通信严重依赖于规则的集群通信,诸如 allreduce, reducescatter, allgather 等,因此,实现高度优化的集群通信,以及根据任务特点和通信拓扑选择合适的集群通信算法至关重要。 本文以数据并行经常使用的 allreduce 为例来展示集群通信操作的数学性质。 Allreduce 在干什么? 如图 1 所示,一共 4个设备,每个设备上有一个矩阵(为简单起见,我们特意让每一行就一个元素),allreduce 操作的目的是,让每个设备上的矩阵里的每一个位置的数值都是所有设备上对应位置的数值之和。 如图 2 所示, allreduce 可以通过 reducescatter 和 allgather 这两个更基本的集群通信操作来实现。基于 ring 状通信可以高...
1 2