小编bal*_*alu的帖子

编辑：附加一些代码以帮助生成类似的结果（附加在末尾）

我有一个非常小的模型，其架构[2, 3, 6]中的隐藏层使用 ReLU，它是用于多类分类的 softmax 激活。离线训练并静态量化到 qint8。我现在想做的是提取权重，以便我可以通过矩阵乘法/加法在其他硬件上使用它们。我遇到的问题是它似乎没有按预期运行。以 state_dict() 的 GraphModule 输出为例：

OrderedDict([('input_layer_input_scale_0', tensor(0.0039)),
             ('input_layer_input_zero_point_0', tensor(0)),
             ('input_layer.scale', tensor(0.0297)),
             ('input_layer.zero_point', tensor(0)),
             ('input_layer._packed_params.dtype', torch.qint8),
             ('input_layer._packed_params._packed_params',
              (tensor([[-0.1180,  0.1180],
                       [-0.2949, -0.5308],
                       [-3.3029, -7.5496]], size=(3, 2), dtype=torch.qint8,
                      quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.05898105353116989,
                      zero_point=0),
               Parameter containing:
               tensor([-0.4747, -0.3563,  7.7603], requires_grad=True))),
             ('out.scale', tensor(1.5963)),
             ('out.zero_point', tensor(243)),
             ('out._packed_params.dtype', torch.qint8),
             ('out._packed_params._packed_params',
              (tensor([[  0.4365,   0.4365, -55.4356],
                       [  0.4365,   0.0000,   1.3095],
                       [  0.4365,   0.0000, -13.9680],
                       [  0.4365,  -0.4365,   4.3650],
                       [  0.4365,   0.4365,  -3.0555],
                       [  0.4365,   0.0000,  -1.3095],
                       [  0.4365,   0.0000,   3.0555]], size=(7, 3), …

在我的 std::list 中，我有 10 个元素，我想将数字 1000 移到列表的后面。

https://leetcode.com/playground/gucNuPit

有没有更好的方法，使用 std::move、后插入器或任何其他 C++ 语法的 1 行有意识地实现此目的？

// Move the number 1000 to the end of the list

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <list>
using namespace std;
int main() {
    
    list<int> myList({2,3,4,1000,5,6,7,8,9,10});
    
    cout << "List before " << endl;
    for(auto e : myList)
        cout << e << " ";
    
    // get iterator to the number 1000 in the list
    list<int>::iterator findIter = std::find(myList.begin(), myList.end(), 1000);

    int val_to_move_to_end = *findIter;
    
    myList.erase(findIter);
    
    myList.push_back(val_to_move_to_end);
    
    cout << …

Nvidia在Cg 3.1 Toolkit文档中有一些功能

arctan2实现如下

float2 atan2(float2 y, float2 x)
{
  float2 t0, t1, t2, t3, t4;

  t3 = abs(x);
  t1 = abs(y);
  t0 = max(t3, t1);
  t1 = min(t3, t1);
  t3 = float(1) / t0;
  t3 = t1 * t3;

  t4 = t3 * t3;
  t0 =         - float(0.013480470);
  t0 = t0 * t4 + float(0.057477314);
  t0 = t0 * t4 - float(0.121239071);
  t0 = t0 * t4 + float(0.195635925);
  t0 = t0 * t4 - float(0.332994597);
  t0 …