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importnumpyasimportnumpyasN,D=3,x=np.random.randn(N,y=np.random.randn(N,z=np.random.randn(N,a=x*b=a+c=
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Python-Python- importimportx,y=y=Python-Python-
灵活高
Python-
Class{void{}voidClass{void{}voidbackward(inputs,{}Class{…REGISTER_LAYER(“Attention”,SGD:𝑤←𝑤−SGDwithmomentum:𝑤←𝑤−𝛾𝑡+𝜂 前端编程语言和接Python,前端编程语言和接Python,Lua,R,自动求导(Auto统一模型表示:计算流+y图的优化与调度执Batching,Cache,内核代码优化与编GPUkernel,autokernel计计算硬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
======c===x*a+
xyz*xyz*a+bΣc 𝑓(𝑤,𝑥𝑖),𝑓(𝑤,𝑥𝑖),exp+exp+exp2
+
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CPUGPU
a c
计算硬CPU,GPU,RDMA前端编程语言和接Python,Lua,R,计算硬CPU,GPU,RDMA前端编程语言和接Python,Lua,R,自动求导(Auto统一模型表示:计算流 b图的优化与调度执Batching,Cache,内核代码优化与编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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