Gruppo H Qualificazioni Mondiali CAF: Una Guida Completa
Il Gruppo H delle qualificazioni mondiali CAF è una delle competizioni più affascinanti e dinamiche nel panorama calcistico africano. Ogni giorno, nuovi match aggiornano la classifica, offrendo agli appassionati e ai scommettitori infinite possibilità di analisi e previsioni. In questo articolo, esploreremo le squadre in lizza, forniremo previsioni esperte per le scommesse e discuteremo degli aspetti più rilevanti di ogni partita.
Squadre del Gruppo H
Il Gruppo H include alcune delle squadre più forti e promettenti del continente africano. Ecco un'analisi dettagliata delle squadre che compongono il gruppo:
- Egitto: Conosciuta per la sua ricca storia calcistica, l'Egitto è una delle squadre favorite per avanzare alle fasi successive delle qualificazioni.
- Sud Africa: La selezione sudafricana, con il suo mix di talento locale e internazionale, rappresenta una minaccia costante per tutti gli avversari.
- Ghana: I "Falchi d'Acciaio" sono noti per il loro gioco offensivo e la capacità di sorprendere le squadre più quotate.
- Namibia: Anche se considerata una delle underdog del gruppo, la Namibia ha dimostrato in passato di poter creare sorprese.
Analisi delle Partite
Ogni partita del Gruppo H è un evento cruciale che può influenzare significativamente la classifica finale. Ecco un'analisi approfondita delle partite chiave:
Egitto vs Sud Africa
Questa partita è uno dei duelli più attesi del gruppo. L'Egitto, con la sua tradizione vincente, affronta il Sud Africa, che cerca di affermarsi come una delle principali potenze calcistiche del continente.
- Punti di Forza dell'Egitto: Squadra esperta, attacco prolifico guidato da Mohamed Salah.
- Punti di Forza del Sud Africa: Gioco fisico, difesa solida.
Ghana vs Namibia
Un incontro che vede il Ghana cercare di consolidare la propria posizione nel gruppo contro una tenace Namibia.
- Punti di Forza del Ghana: Gioco veloce, attaccanti letali.
- Punti di Forza della Namibia: Gioco d'attacco sorprendente, spirito combattivo.
Previsioni Esperte per le Scommesse
Le scommesse sulle qualificazioni mondiali CAF offrono un'opportunità unica per i scommettitori esperti. Ecco alcune previsioni basate sull'analisi delle squadre e delle partite:
Egitto vs Sud Africa
Previsione: Vittoria dell'Egitto con gol da entrambe le parti.
Motivazione: L'Egitto ha dimostrato di essere superiore in termini di qualità tecnica e esperienza internazionale.
Ghana vs Namibia
Previsione: Vittoria del Ghana con almeno due gol di scarto.
Motivazione: Il Ghana ha un attacco molto più prolifico e può contare su giocatori in grado di decidere l'esito della partita.
Statistiche e Analisi Dettagliate
Per fare previsioni accurate, è fondamentale analizzare le statistiche recenti delle squadre. Ecco alcune statistiche chiave:
Egitto
- Gol segnati nelle ultime partite: 12 su 5 partite.
- Gol subiti: 3 su 5 partite.
- Percentuale vittorie: 80%.
Sud Africa
- Gol segnati: 8 su 5 partite.
- Gol subiti: 5 su 5 partite.
- Percentuale vittorie: 60%.
Ghana
- Gol segnati: 10 su 5 partite.
- Gol subiti: 6 su 5 partite.
- Percentuale vittorie: 70%.
Namibia
- Gol segnati: 5 su 5 partite.
- Gol subiti: 10 su 5 partite.
- Percentuale vittorie: 40%.
Tattiche e Formazioni
Le tattiche adottate dalle squadre possono fare la differenza in una competizione così equilibrata. Ecco un'analisi delle formazioni e delle strategie tattiche:
Egitto
L'Egitto tende a giocare con un modulo offensivo, spesso utilizzando un tridente d'attacco che cerca di sfruttare le debolezze della difesa avversaria. La difesa è composta da giocatori esperti capaci di contenere gli attacchi avversari.
Sud Africa
Il Sud Africa preferisce un gioco fisico e diretto, cercando di sfruttare le proprie qualità atletiche. La difesa è solida, mentre l'attacco punta a colpire in contropiede.
Ghana
Il Ghana adotta un gioco veloce e dinamico, con molte transizioni offensive. L'attacco è letale e può cambiare rapidamente l'esito della partita.
Namibia
<|file_sep|>#include "LibTorchCuda.h"
#include "LibTorch.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
//using namespace torch::nn;
//using namespace torch::data;
//using namespace torch;
//using namespace std;
int main(int argc, char* argv[])
{
torch::manual_seed(0);
// Define network
//net = nn::Sequential(
// nn::Linear(784UL,512UL),
// nn::ReLU(),
// nn::Linear(512UL,10UL),
// nn::LogSoftmax()
//);
auto net = nn::Sequential(
nn::Linear(784UL,512UL)->cuda(),
nn::ReLU()->cuda(),
nn::Linear(512UL,10UL)->cuda(),
nn::LogSoftmax()->cuda()
);
std::shared_ptr optimizer = torch::optim::Adam(net->parameters(), torch::optim::AdamOptions(1e-3));
torch::Tensor input = torch::rand({1L,784L})->cuda();
torch::Tensor target = torch::randint(0L,10L,{1L})->cuda();
for (size_t epoch =0; epoch<1000; ++epoch)
{
auto output = net->forward(input);
auto loss = torch::nll_loss(output,target);
net->zero_grad();
loss.backward();
std::cout << loss << std::endl;
}
return EXIT_SUCCESS;
}<|repo_name|>FalkorAndreas/LibTorchCuda<|file_sep|>/README.md
# LibTorchCuda
A library to use the CUDA backend of LibTorch from C++.
This is a header-only library that allows you to use the CUDA backend of LibTorch with pure C++.
It can be used with both static and shared linking.
It also allows you to easily switch between CPU and GPU.
The library has been tested with Visual Studio Community Edition (2017) and MinGW (8.1.0).
## How to use
### Requirements
- LibTorch (v1.2 or later)
- CUDA Toolkit (v10.0 or later)
- C++17 support
### Linking
- Add the header file `LibTorchCuda.h` to your project.
- Add the directory `LibTorchCuda/Include` to your project's include directories.
- Add the path to your LibTorch installation's `lib` directory to your project's library directories.
- Add `torch_cuda.lib` and `c10_cuda.lib` to your project's dependencies.
### Usage
#### Creating a tensor
A tensor can be created using the function `torch_cuda_tensor()`.
The function takes as argument the tensor dimensions and a boolean indicating whether the tensor should be on the CPU or GPU.
Example:
torch_cuda_tensor({2L}, true);
This creates a tensor with shape `(2,)` on the CPU.
To create it on the GPU use:
torch_cuda_tensor({2L}, false);
#### Switching between CPU and GPU
To switch a tensor from CPU to GPU use:
my_tensor->cuda();
To switch it back from GPU to CPU use:
my_tensor->cpu();
#### Getting values from a tensor
You can access values in a tensor using index notation:
Example:
auto my_tensor = torch_cuda_tensor({2L}, true);
my_tensor[0] = -1.f;
my_tensor[1] = -2.f;
float val1 = my_tensor[0];
float val2 = my_tensor[1];
std::cout << val1 << "n";
std::cout << val2 << "n";
This will output:
-1
-2
#### Setting values in a tensor
You can set values in a tensor using index notation:
Example:
auto my_tensor = torch_cuda_tensor({2L}, true);
my_tensor[0] = -1.f;
my_tensor[1] = -2.f;
#### Getting tensor properties
You can get some properties of tensors:
Example:
auto my_tensor = torch_cuda_tensor({2L}, true);
long size_x = my_tensor.size(0);
long size_y = my_tensor.size(1);
std::cout << size_x << "n";
std::cout << size_y << "n";
This will output:
2
1
#### Operations on tensors
You can perform operations on tensors:
Example:
auto my_tensor_1 = torch_cuda_tensor({2L}, true);
my_tensor_1[0] = -1.f;
my_tensor_1[1] = -2.f;
auto my_tensor_2 = torch_cuda_tensor({2L}, true);
my_tensor_2[0] = -3.f;
my_tensor_2[1] = -4.f;
auto my_summed_tensors = my_tensor_1 + my_tensor_2;
std::cout << my_summed_tensors[0] << "n";
std::cout << my_summed_tensors[1] << "n";
This will output:
-4
-6
#### Automatic differentiation
You can use automatic differentiation with tensors:
Example:
auto x_tensordata= torch_cuda_full({1L},{1.f});
x_tensordata.requires_grad_(true);
auto y_tensordata= x_tensordata * x_tensordata + x_tensordata + x_tensordata + x_tensordata + x_tensordata;
y_tensordata.sum().backward();
std::cout << x_tensordata.grad()[0] << "n";
This will output:
20
## License
The source code is licensed under [MIT](LICENSE).
<|repo_name|>FalkorAndreas/LibTorchCuda<|file_sep|>/Examples/Tensor/CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION ${MinCMakeVersion})
project(Tensor LANGUAGES CXX)
set(CMAKE_CXX_STANDARD ${MinCxxStandard})
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(TORCH_DIR ${LibTorchDir})
if(${IsMSVC})
add_definitions(-DWIN32_LEAN_AND_MEAN)
add_definitions(-D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS)
endif()
add_executable(Tensor main.cpp)
target_include_directories(Tensor PRIVATE ${TORCH_DIR}/include)
target_link_libraries(Tensor PRIVATE "${TORCH_DIR}/lib/torch.lib")
target_link_libraries(Tensor PRIVATE "${TORCH_DIR}/lib/c10.lib")
target_link_libraries(Tensor PRIVATE "${TORCH_DIR}/lib/torch_cuda.lib")
target_link_libraries(Tensor PRIVATE "${TORCH_DIR}/lib/c10_cuda.lib")
if(${IsMSVC})
target_link_libraries(Tensor PRIVATE cudart)
target_link_libraries(Tensor PRIVATE cudnn)
endif()
target_include_directories(Tensor PRIVATE ${LibTorchCudaDir})
<|file_sep|>#pragma once
#include "c10/util/Exception.h"
#include "c10/util/Optional.h"
#include "c10/core/TensorOptions.h"
#include "c10/core/Device.h"
#include "torch/csrc/jit/mobile/fuser/BatchNormImpl.cuh"
#include "torch/csrc/jit/mobile/fuser/FusionGroup.cuh"
namespace at {
using BatchNormImplBase =
FusionGroup<
c10d::
DeviceType,
BatchNormFusionKind,
BatchNormFusionKind,
BatchNormImplParams>;
using BatchNormImplCPU =
BatchNormImplBase<
c10d::
DeviceType,
BatchNormFusionKind,
BatchNormFusionKind,
BatchNormImplParams,
CPUBackend>;
using BatchNormImplCUDA =
BatchNormImplBase<
c10d::
DeviceType,
BatchNormFusionKind,
BatchNormFusionKind,
BatchNormImplParams,
CUDABackend>;
using BNArgs =
std::
tuple<
const Tensor&,
const Tensor&,
const Tensor&,
const Tensor&,
const Tensor&,
bool>;
using BNInputs =
std::
tuple<
const Tensor&,
const Tensor&,
const Tensor&>;
using BNOutputs =
std::
tuple<
Tensor&,
Tensor&,
Tensor&>;
class TORCH_API BatchNormImpl : public c10::
BatchNormImpl {
public:
using c10::
BatchNormImpl::
ForwardInplaceArgs =
BNArgs;
using c10::
BatchNormImpl::
ForwardOutArgs =
BNArgs;
using c10::
BatchNormImpl::
ForwardOutInputs =
BNInputs;
using c10::
BatchNormImpl::
ForwardOutOutputs =
BNOutputs;
private:
static inline std::
optional<
c10d::
DeviceType> get_device_type_from_args(
const BNArgs & args) {
return get_device_type_from_input(args);
}
public:
#if !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= /* compile time */450
static std::
optional<
std::
unique_ptr<
c10::
Backend>>
get_backend_from_args(
const BNArgs & args) {
#else
static std::
optional>
get_backend_from_args(
const BNArgs & args) {
#endif
return get_device_type_from_args(args).map([args](
c10d::
DeviceType device_type) {
if(device_type == kCUDA) {
#if !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= /* compile time */450
return at::_jit_getCUDABackend();
#else
return nullptr;
#endif
}
return at::_jit_getCPUBackend();
});
}
#if !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= /* compile time */450
static inline std::
bool is_valid(const BNArgs & args) {
#else
static inline bool is_valid(const BNArgs & args) {
#endif
return get_device_type_from_args(args).value() == kCUDA ||
get_device_type_from_args(args) == kCPU;
#if !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= /* compile time */450
#if defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#define HIP_ATOMIC_ADD(v,p,s) hip_atomicAdd((volatile hipGlobalPtr)v,(s))
#endif //defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#endif // !defined(__CUDA_ARCH__) || __CUDA_ARCH__ >= /* compile time */450
#if defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#define HIP_ATOMIC_ADD(v,p,s) hip_atomicAdd((volatile hipGlobalPtr)v,(s))
#endif //defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#if defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#define HIP_ATOMIC_CAS(v,p,e,s,n) hip_atomicCAS((volatile hipGlobalPtr)v,(e),(s),(n))
#endif //defined(__HIP_PLATFORM_HCC__)
#if defined(__