Zhou Botao

问题

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你好，请问如何在虚拟机里运行这个项目啊？

修复使用norm时len(axis)=2且p!=None的情况

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norm中len(axis)=2且p!=None时原先计算的是向量范数，norm升级后出现不兼容，现在直接调用paddle.linalg.vector_norm实现相应功能。

`def RecallPrecision_ATk(test_data, r, k): """ test_data should be a list? cause users may have different amount of pos items. shape (test_batch, k) pred_data : shape (test_batch, k) NOTE: pred_data should...

【complex op No.26】add complex support for inv

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### PR Category Others ### PR Types New features ### Description add complex support for inv https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/61975 其中新增加了一些针对复数的cublas函数,具体详情可见https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html

【complex op No.13】add complex support for tanhshrink

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### PR Category Others ### PR Types New features ### Description add complex support for tanhshrink

【complex op No.8】add complex support for Rsqrt

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### PR Category Others ### PR Types New features ### Description add complex support for Rsqrt

__threadfence() 作用

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佬有测试过 0x09 softmax 中的 `__threadfence()`吗?这个好像没办法达到grid级别线程之间的同步.

【complex op】paddlepaddle 支持复数

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## ✨ 任务背景 现有的深度学习框架主要是基于对实数函数的优化设计的，在主流的深度学习应用场景中，网络的输入变量，中间变量，输出变量都是实数，与此相关的基础设施，比如数组，优化器等组件也都是适用于实数类型。 但随着深度学习应用的扩展，也出现对复数支持的需求，比如图像，语音等领域的傅里叶变换，量子物理领域，其理论体系都是基于复数建立的。虽然并非不能用实数表示复数运算，但稍显繁琐，深度学习框架有原生的复数支持，可以使建模更接近其理论。 从更广义的视角来看, 深度学习框架提供更好的复数支持，也是更好地支持复数神经网络研究的基础。 现邀请大家一起参与paddle的复数支持。 ### 主要修改点 需要实现对应op的 前向以及反向复数计算逻辑(部分op没有反向)，并在对应op单测中添加复数的单测 - 在op对应的前向以及反向kernel增加复数运算逻辑，且注册相应的complex64, complex128数据类型。 复数反向计算可参考 complex_autograd - 在对应op的单测中增加复数类型 - 在对应api的类型校验中增加复数 **具体修改可参考pr:** - #55380 ### 注意： - API修改时，请注意同时修改 API中文文档(位于doc repo中)、API英文文档（数据类型额外可支持复数）。...

PIR单测推全-添加参考文件

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PIR单测推全-添加参考文件

layer norm实现

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readme里面layer norm的实现是不是batch norm的啊