Tensor 自从张量(Tensor)计算这个概念出现后,神经网络的算法就可以看作是一系列的张量计算.所谓的张量,它原本是个数学概念,表示各种向量或者数值之间的关系.PyTorch的张量(torch.Tensor)表示的是N维矩阵与一维数组的关系. torch.Tensor的使用方法和numpy很相似(https://pytorch.org/...tensor-tutorial-py),两者唯一的区别在于torch.Tensor可以使用GPU来计算,这就比用CPU的numpy要快很多. 张量计算…

Ascend Pytorch算子功能验证 编写测试用例 以add算子为例,测试脚本文件命名为:add_testcase.py.以下示例仅为一个简单的用例实现,具体算子的实现,需要根据算子定义进行完整的覆盖才能保证功能的基本正确. 引入依赖库. 2.  import torch 3.  import numpy as np 4.  import sys 5.  import copy from util_test import compare_res 说明: 其中,util_test为测试框架提供…

Ascend Pytorch算子适配层开发 适配方法 找到和PyTorch算子功能对应的NPU TBE算子,根据算子功能计算出输出Tensor的size,再根据TBE算子原型构造对应的input/output/attr,传递给ACL完成TBE算子的执行. 说明: TBE算子实现的源文件存放路径由开发套件包Toolkit的安装方式决定: 若使用root用户安装,则存放在:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_…

一.基本介绍 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值 3代表每次分完组之后的每个组的初始值. seqFunc代表combine的聚合逻辑 每一个mapTask的结果的聚合成为combine combFunc reduce端大聚合的逻辑 ps:aggregateByKey默认分组 二.代码 from pyspark import SparkConf,SparkContext from __builtin__ import str c…

<深入篇>我们主要围绕 RPC 的功能目标和实现考量去展开,一个基本的 RPC 框架应该提供什么功能,满足什么要求以及如何去实现它? RPC 功能目标 RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算(应用)更容易,在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性.为实现该目标,RPC 框架需提供一种透明调用机制让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用,在前文<浅出篇>中给出了一种实现结构,基于 stub 的结构来实现.下面我们将具体细化 stub 结构的实现. RPC 调用分类 RP…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/mindfloating/article/details/39474123 <深入篇>我们主要围绕 RPC 的功能目标和实现考量去展开,一个基本的 RPC 框架应该提供什么功能,满足什么要求以及如何去实现它? RPC 功能目标RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算(应用)更容易,在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性.为实现该目标,RPC 框架需提供一种透明调用机制让使用者不必显式…

本文转载自这里是原文 <深入篇>我们主要围绕 RPC 的功能目标和实现考量去展开,一个基本的 RPC 框架应该提供什么功能,满足什么要求以及如何去实现它? RPC 功能目标 RPC的主要功能呢个目标是让构建分布式计算更加容易,在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性.为实现该目标,RPC框架提供一种透明的调用机制让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用,在前文<浅出篇>给出了一种时间结构,基于stub的是结构来实现,下面我们将细化stub结构的实现. RPC调用分类 R…

一.概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数(都是函数)第一个参数:给定一个初始值,用函数生成初始值.第二个参数:combinbe聚合逻辑.第三个参数:reduce端聚合逻辑. 二.代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context…

什么是时序数据库 先来介绍什么是时序数据.时序数据是基于时间的一系列的数据.在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性.规律性.异常性:往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警. 时序数据库就是存放时序数据的数据库,并且需要支持时序数据的快速写入.持久化.多纬度的聚合查询等基本功能. 对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值,时序数据库则记录了所有的历史数据.同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件. 时序数据示例 p1- 北上广三地 2015 年气…

我们知道 RDD 是分区的,但有时候我们需要重新设置分区数量,增大还是减少需要结合实际场景,还有可以通过设置 RDD 分区数来指定生成的文件的数量 重新分区有两种方法:repartition and coalesce 先看源代码 def repartition(self, numPartitions): """ Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. Can increase or decreas…