12: 均值漂移聚类

在本课中，我们首先讨论 CLIP Interrogator，这是一个 Hugging Face Spaces Gradio 应用，用于生成文本提示以创建 CLIP 嵌入。然后我们再次深入研究矩阵乘法，使用爱因斯坦求和约定和 torch.einsum 来简化代码并提高性能。我们探讨了使用 CUDA 和 Numba 进行 GPU 加速，演示了如何编写矩阵乘法的核函数并将其启动到 GPU 上。

接下来，我们通过实现均值漂移聚类来锻炼我们的张量编程技能，均值漂移聚类是一种识别数据集中簇的技术。我们创建合成数据，解释均值漂移算法，并介绍用于惩罚远距离点的 Gaussian 核。我们使用 PyTorch 实现了均值漂移聚类算法，并讨论了张量操作对于高效 GPU 编程的重要性。

最后，我们使用 PyTorch 和 GPU 优化了均值漂移算法，演示了如何计算权重、矩阵相乘以及对点求和以获得新的数据点。我们探讨了更改批量大小对性能的影响，并鼓励观众研究其他聚类算法。