Dechin的博客

摘要： 接前面一篇take_along_axis的文章，本文主要介绍在PyTorch框架下，功能基本一样的函数take_along_dim。二者除了命名和一些关键词参数不一致之外，用法是一样的。需要注意的是，两者都要求输入的数组和索引数组维度数量一致。在特定场景下，需要手动进行扩维。 阅读全文

摘要： 本文简单的介绍了一个在Pytorch中对张量进行逆序操作的方法相比于其他的框架，例如numpy和mindspore等的区别。在其他框架中我们可以直接使用slice的方法对一个张量做逆序，但是在Pytorch中，可能需要使用到一个flip函数。 阅读全文

摘要： 本文介绍了在PyTorch中直接使用幂次函数计算有可能导致的计算结果异常的问题。由于PyTorch中并未像Numpy和MindSpore一样直接支持cbrt开立方函数，因此这里也提供了一个在PyTorch中计算开立方的函数。 阅读全文

摘要： 本文简单的介绍了一下在空白的Ubuntu Linux中安装conda的方法和脚本，其中包含了CUDA部分的安装。 阅读全文

摘要： 本文介绍了MindSpore中的tensor_scatter_add算子的用法，可以对一个多维的tensor在指定的index上面进行加和操作。在PyTorch中虽然也有一个叫scatter_add的算子，但是本质上来说两者是完全不一样的操作。 阅读全文

摘要： 本文通过2个实际的案例，演示了一下gather算子在MindSpore框架下PyTorch框架下的异同点。两者的输入都是tensor-axis-index，一个是输入顺序上略有区别，另一个是对于输入的张量索引维度的要求。在PyTorch中，如果我们要实现类似于MindSpore中的gather功能，需要手动对输入索引的维度操作一下。 阅读全文

摘要： 本文介绍了在pytorch和mindspore中两种计算张量最大值的算子，如果直接使用max算子，两者的输出都是最大值元素和最大值索引。但是mindspore中额外的支持了ReduceMax算子，可以允许我们只输出最大值而不输出最大值索引。 阅读全文

摘要： 本文通过几个示例，介绍了在Python、Numpy和PyTorch三个不同的框架下，对于求余数函数的定义。比较特殊的是pytorch中的fmod函数，并不符合数学上的求余数方法，而是需要使用remainder函数。 阅读全文

摘要： 本文介绍了在Python的classmethod装饰的类方法的cls变量的意义，通过几个不同的示例对比，凸显cls变量在Python编程中的应用场景。对于大多数的场景来说，使用普通的Python类和函数定义即可。如果需要在类的外部使用类的内部函数，但是可能有多个不同初始化的类输入，那么可以使用staticmethod进行装饰。如果只有一个类，而有多种不同的输入场景下，可以使用classmethod进行装饰。 阅读全文

摘要： 本文记录了一些使用python-cupy的过程中有可能的遇到的一些问题，一部分是环境配置问题，还有一部分是运行输入问题。 阅读全文

摘要： 这篇文章算是对Fred Glover的一篇综述的解读，添加了一些方便直观理解的示例具体的建模过程。对于不同的场景，可以使用不同的惩罚项进行QUBO建模，从而可以使用求解器或者Ising机进行求解。 阅读全文

摘要： 本文介绍了国产的大模型推理工具KTransformers在本地成功运行的一个案例，在容器化部署的基础上，结合Open WebUI做了一个用户友好的大模型服务。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一种使用Slack聊天工具中的机器人SlackBot的API接口，实现本地化部署Ollama的DeepSeek大模型的远程通讯方案。相比于调用公网的API接口，数据隐私稍微好一点点。最终的方案应该是自建加密聊天工具+Ollama本地化部署，但是这个时间成本有点高，用户可以自行尝试。 阅读全文

摘要： 本文介绍了使用CUDA和Cython来实现一个CUDA加法算子的方法，并介绍了使用CUDA参数来估算性能极限的算法。经过实际测试，核函数部分的算法性能优化空间已经不是很大了，更多时候可以考虑使用Stream来优化Host和Device之间的数据传输。 阅读全文

摘要： 以学习CUDA为目的，接上一篇关于Cython与CUDA架构下的Gather算子实现，这里我们加一个Batch的维度，做一个BatchGather的简单实现。 阅读全文