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火柴盒:在各个示例级别编写PyTorch代码,然后在微型批次上高效运行
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2021-02-03
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火柴盒 Matchbox使深度学习研究人员能够在单个示例级别上编写PyTorch代码,然后在微型批次上高效运行它。 它使用三个组件来执行此操作: MaskedBatch类型以及PyTorch方法和神经网络层的重载实现自动跟踪可变大小数据的填充和掩码。 使用dir(matchbox.MaskedBatch)查看受支持方法的列表。 @batch装饰器将一些Python控制流重写为类似的形式,其中包括执行屏蔽和同步原语。 诸如batch_ones , split_dim和causal_mask类的便利方法在动态神经网络代码中支持常见用例,其方式受益于MaskedBatch类型可用的更具语义意义
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matchbox-master.zip (28个子文件)
matchbox-master
.gitignore 1KB
README.md 8KB
test
test_rnns.py 5KB
test_functions.py 1KB
test_control_flow.py 848B
examples
transformer.py 8KB
test_transformer.py 3KB
requirements.txt 15B
LICENSE.BSD-3.txt 2KB
setup.py 3KB
matchbox
compat.py 1KB
test_utils.py 2KB
macro.py 7KB
functional
constructors.py 3KB
indexing.py 2KB
tensor_math.py 2KB
tensor_shape.py 8KB
elementwise.py 4KB
__init__.py 1KB
nnet.py 4KB
special.py 3KB
reduction.py 2KB
__init__.py 4KB
data.py 3KB
recompile
code_to_ast.py 3KB
__init__.py 307B
compile_function.py 3KB
LICENSE.Apache-2.txt 10KB
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简内特
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