IT之家5 月 9 日消息，摩尔线程今日宣布推出 Torch-MUSA v2.0.0 版本，这是其面向 PyTorch 深度学习框架的 MUSA 扩展库的重要升级。 新版本基于 MUSA Compute Capability 3.1 计算架构，支持原生 FP8 数据类型，支持 PyTorch 2.5.0，并通过多项针对 MUSA 计算平台的性能优化 ...

快科技5月9日消息，近日，国产GPU厂商摩尔线程正式发布Torch-MUSA v2.0.0版本，这是其面向PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库的重要升级。 在Torch-MUSA中 ...

SigLIP是一个很棒的工作，作者采用sigmoid损失去取代对比学习中的softmax函数，以更小的资源开销带来了更好的模型表现，目前也被很多多模态大模型所采用，作为视觉端的编码器。 DeepMind对CLIP改进的一篇工作--SigLIP，发表在2023CVPR。 简单看下研究动机：传统的 ...

近来，一些研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力的替代方案，例如 ReLU 和 sigmoid 激活函数。最近，来自苹果的研究者重新审视了 sigmoid 注意力并进行 ...

首先要计算分割损失,这意味着预测掩码与真实掩码相比有多好。所以可以使用标准交叉熵损失。 使用sigmoid函数将预测掩码(prd_mask)从logits转换为概率: prd_mask = torch.sigmoid(prd_masks[:, 0])# 将logit图转换为概率图 将真实掩码转换为torch张量: prd_mask = torch.sigmoid(prd_masks ...

所以可以使用标准交叉熵损失。 使用sigmoid函数将预测掩码(prd_mask)从logits转换为概率: prd_mask = torch.sigmoid(prd_masks[:, 0])# 将logit图转换为概率图 将 ...

您好，我是一名使用SNN进行模拟计算的学生，最近在使用自己之前的工作代码进行SNN模型训练中，发现在计算神经元的spike_rate的循环过程中，每经历一次神经元模拟步长的计算后，显存的占用就会明显提升0.4GB左右，对此感觉非常苦恼，因为显存的大量占用导致 ...

我希望为每一个神经元训练一个自定义的参数a，用来调节输入电压的大小，具体的写法是这样的 class NIFNode(neuron.BaseNode): def __init__(self, v_threshold: float = 1., v_reset: float = 0., surrogate_function: Callable = surrogate.Sigmoid(), ...

激活函数的选择和使用对于神经网络的性能和训练效果具有重要影响。 本文将介绍四种常用的激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax，从简介、使用场景、优点、缺点和优化方案五个维度进行探讨，为您提供关于激活函数的全面理解。 简介：Sigmoid函数是一种常用的 ...

fx.Interpreter 接受输入一个 fx.GraphModuel，然后用 run 方法来执行 GraphModule： def fn(x): return torch.sigmoid(x).neg() gm = torch.fx.symbolic_trace(fn)input = torch.randn(3 ...