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Python-Python- importimportx,y=y=Python-Python-
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Class{void{}voidClass{void{}voidbackward(inputs,{}Class{…REGISTER_LAYER(“Attention”,SGD:??←???SGDwithmomentum:??←???????+?? 前端編程語言和接Python,前端編程語言和接Python,Lua,R,自動求導(dǎo)(Auto統(tǒng)一模型表示:計算流+y圖的優(yōu)化與調(diào)度執(zhí)Batching,Cache,內(nèi)核代碼優(yōu)化與編GPUkernel,autokernel計計算硬CPU,GPU,RDMA importnumpyimportnumpyasnpN,D=3,grad_c=grad_b=grad_c*np.ones((N,D))grad_a=grad_b.copy()grad_z=grad_b.copy()grad_x=grad_a*ygrad_y=grad_a*x
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CPUGPU
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計算硬CPU,GPU,RDMA前端編程語言和接Python,Lua,R,計算硬CPU,GPU,RDMA前端編程語言和接Python,Lua,R,自動求導(dǎo)(Auto統(tǒng)一模型表示:計算流 b圖的優(yōu)化與調(diào)度執(zhí)Batching,Cache,內(nèi)核代碼優(yōu)化與編GPUkernel,autokernelLayer-StaticLayer-StaticPython-CannotleverageNoprogrammingTensorFlow,CNTK,DeclarativeGraphProgramingwithLargekernel
Moreimportfromtorch.autogradimportVariableN,D=3importfromtorch.autogradimportVariableN,D=3,4x=Variable(torch.randn(N,y=Variable(torch.randn(N,z=Variable(torch.randn(N,foriina=x*b=a+c=c+Layer-StaticLayer-StaticDynamicPython-Imperativeprogramming(Define-by-NographCannotleverageNoprogrammingTensorFlow,CNTK,DeclarativeGraphProgramingwithLargekernel
MoreCompilerCompilerisusedtooptimizegeneralframeworktobemoreefficient,whilekeepingtheexistingflexibility!DeeplearningprovideeasiervariouslibrariesMachineLearningLanguageandPowerfulCompilerCodeoptimization,sparsityoptimization,hardwaretargetingAFull-FeaturedProgrammingLanguageforML:Expressiveandflexible
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