目录1、FAST算子 2、ORB对FAST的改进oFAST（FAST Keypoint Orientation）1、FAST算子思路： 对像素点p，如果p与邻域内的很多点都存在某一属性的差异（灰度图像上的亮度）， 则认为p与周围像素不同， 可以当做特征点。优化：半径为3像素的圆，圆周上有16个像
前言自定义pytorch中动态图的算子(operator)，也就是动态图的“边”，需要继承torch.autograd.Function类，并实现forward与backward方法。在使用自定义的算子时，需要使用apply方法。下面结合官网资料的两个例子加以说明。 实例一class MyExp(torch.autograd.Function):
""" 前向：y = exp
# 如何实现 PyTorch CUDA 算子
在深度学习的实践中，PyTorch 是一个强大的库，而 CUDA 允许我们充分利用 GPU 的计算能力。以下是实现 PyTorch CUDA 算子的基本流程，接下来的内容将详细解释每一步。
## 流程
以下是实现 PyTorch CUDA 算子的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[创建自定义算子] --> B
我写的CGAN（Conditional GAN）代码是在DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）的基础上形成的，DCGAN的优点在于使用了卷积，比全连接层训练时更少的使用数据。因为看了几份CGAN的代码，有的train的时候再Generator时用的卷积，而不是转置卷积，感觉很奇怪，就自己手打了一份使用转置卷积的代码；如有错误，
## PyTorch中的CUDA算子路径
随着深度学习的迅速发展，GPU加速已经成为了不可或缺的部分。在PyTorch中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）提供了强大的支持，让我们可以将计算任务分配给GPU，从而显著提高运算速度。本文将深入探讨CUDA算子在PyTorch中的使用，并通过示例代码进行详细讲解。
### 什么是CUDA算子？
CU
通过举例说明如何给pytorch 加入有趣的新 CUDA 算子（包括前向和反向）。本文的代码，在 win10 和 linux 均可直接编译运行
前言 一、安装torch与torchvision 初次安装的时候，没有经验，在安装CUDA时踩了很多坑，各种帖子都看了，比如去官网下载最新的驱动，用DDU将电脑上的显卡卸载干净等，最后还是没装上CUDA。果断放弃了。 最后看了各种资料突然发现 ，原来使用 conda install pytorch -c pytorch 命令安装pytorch时，就默认安装了CUDA！！！天了噜，折腾了那么多时间！
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2023-09-05 14:20:54
46阅读
编写并调用自定义CUDA Pytorch算子
原创
2022-12-08 14:44:36
100阅读
至此三种编译cuda算子并python调用的方式基本都囊括了，下一篇教程将讲讲PyTorch如何将自定义cuda算子加入到计算图中.com
搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南 文章目录搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南前言一、版本了解二、安装步骤1.下载cuda2.下载cudnn3.安装pytorch三、几点提示 前言安装pytorch环境心得&注意点：<1>心得：搭建pytorch环境最需要注意的就是版本问题<2>注意点：
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2023-07-23 21:46:03
342阅读
文章目录1.先安装anaconda2.cuda 10.2及cudnn的安装2.1cuda 10.2下载及安装2.2 cudnn的安装3安装Pytorch3.1配置下Anaconda的下载源3.2 创建名字为pytorch的虚拟环境3.3激活环境3.4 验证一下4 jupyter 创建基于pytorch这个虚拟环境的文件4.14.2修改anaconda jupyter默认路径 1.先安装anaco
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2023-07-23 21:45:36
130阅读
一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
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2023-08-11 08:45:47
444阅读
PyTorch入门实战教程笔记（十六）：神经网络与全连接层3GPU/CPU运行切换在训练网路时，采用GPU进行加速，pytorch提供了一个功能，能够一条语句切换在CPU、GPU上运算，如果在GPU上运行，device = torch.device( ‘cuda:0’ ), (后面的0是cuda的编号），如果在CPU上运行，将‘cuda’改成‘GPU’即可。对net搬到GPU上去，使用net =
pytorch环境配置前言 我的显卡 GeForce RTX 2060安装cudacuda_11.7.0_516.01_windows 配合cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive 下载链接我懒得找了，需要的根据我给的版本号找吧下载好之后 cuda直接管理员身份安装就好，这里不展示图片了 cudnn要解压 复制上图所有文件 粘贴到C:\Program
Pytorch刚更新到1.9，今天就简单的尝试了一下，发现之前1.8中的很多bug都已经修复了（之前torch1.8+CUDA11问题较多），推荐使用。PyTorch官网：https://pytorch.org/ 文章目录查询NVIDIA GPU算力（可跳过）创建虚拟环境在线安装（CPU/GPU）安装CPU版本安装GPU版本离线安装（CPU/GPU）安装CPU版本安装GPU版本 查询NVIDIA
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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编写自己的cuda算法并导入pytorch一、涉及文件二、cuda编程三、Pytorch安装及调用接口 一、涉及文件仅大致记录如何在pytorch工程中使用自己编写的cuda文件，以及一些必要的要素，并不对cuda算法的本身进行讲解（因为我也不太懂……） 不从头学习CUDA编程，基本上按照别的文件照葫芦画瓢即可（若有不对请指正） 以PointNet++算法中的BallQuery为例（用的工程是O
作者丨PENG Bo编辑丨极市平台本文的代码，在 win10 和 linux 均可直接编译运行：https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDAgithub.com/BlinkDL/RWKV-CUDA先看需提速的操作，在我的 RWKV 语言模型【 GitHub - BlinkDL/AI-Writer AI 写小说：https://github.com/Blink
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2022-10-11 12:58:38
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文章目录1.Cuda和cuDNN安装1.1 显卡版本、Cuda版本和cuDNN版本的关系1.2 下载Cuda1.2.1 确定版本1.2.2 cuda向下兼容的问题1.2.3 下载链接1.2.4 下载慢的问题1.2.5 安装时的系统要求1.3 安装及配置1.3.1 安装1.3.2 配置1.3.3 验证是否成功1.4下载cuDNN1.5 安装cuDNN2. pytorch安装2.1 在线安装2.1.
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2023-09-12 11:07:59
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、卸载cuda和cudnn二、安装cuda1.环境变量配置2.测试版本号三、安装cudnn（推荐deb 安装）1.测试是否安装上2.执行“sudo make”时候可能错误，出现fatal error ,FreeImage.h3.测试结果4.测试结果（补充方案二）5.测试结果（补充方案三） 一、卸载cuda和cudnncd
