# 神经网络中的PyTorch算子支持
在深度学习中，PyTorch是一种广泛使用的深度学习库。其易用性和灵活性使得研究人员和开发者能够快速构建和实验不同的神经网络模型。在构建这些模型时，算子（Operator）的支持至关重要，PyTorch内置了众多算子，涵盖了张量操作、线性变换和激活函数等多种功能。
## PyTorch中的算子
### 1. 张量操作
张量是PyTorch的核心数据
pytorch自定义算子导出onnx计算图详细流程单输入多输出模型代码模型onnx图本模型经验总结多输入单输出模型代码模型onnx图本模型经验总结结论后记 官方教程和其他博客只对极其简单的模型进行了介绍，由于使用中会涉及到一些教程中没有撰写的东西，因此写下本博客进行记录，直接上代码，最后进行总结避坑。 单输入多输出模型代码import torch
import torch.nn as nn
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2023-11-01 18:07:31
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# PyTorch算子文档简介
PyTorch是一个基于深度学习框架的开源机器学习库，它提供了一系列的算子（操作符）来对张量（Tensor）进行各种数学运算和变换。算子文档是PyTorch官方提供的详细文档，其中包含了所有可用算子的使用方法和示例代码。本文将向读者介绍PyTorch算子文档的基本结构，并提供一些常用算子的示例代码。
## 算子文档结构
PyTorch算子文档的结构非常清晰，主
原创
2024-01-09 10:32:24
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文章目录1. 简介1.1 什么是算子？1.2 算子分类2. 常用的Transformation算子2.1 key类型算子2.2 Key-Value类型算子2.3 分区设置算子2.4 分区操作算子3. 常用的Action算子3.1 Key 类型算子3.2 Key-Value类型算子3.3 分区操作算子 1. 简介1.1 什么是算子？分布式集合对象（RDD）的API称为算子，本地对象的API，叫做方
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2024-04-18 15:33:48
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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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文章目录1 问题：TensorRT暂时未实现einsum算子2 使用普通算子替代einsum操作的示例2.1 替换原理2.2 转换示例2.2.1 对torch.einsum("nctw,cd->ndtw",(a,b))的替代2.2.2 对torch.einsum('nkctv,kvw->nctw',(a,b))的替代2.2.3 对torch.einsum("bhnm,bdhm->
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2024-07-28 09:02:05
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这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
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2024-02-05 14:56:02
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Tensor Pytorch是由numpy引出来的，Numpy is a generic framework for scientific computing; but it does not know anything about computation graphs, or deep learning Numpy
本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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Spark常用算子分析与应用1、算子概述什么是算子
英文翻译为：Operator（简称op）狭义：指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义：指从一个空间到另一个空间的映射通俗理解：指事物(数据或函数)从一个状态到另外一个状态的过程抽象。实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用
算子越少，灵活性越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多则反之。
老手
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2023-12-25 13:01:08
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# PyTorch转ONNX不支持的算子
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而ONNX则是一个开放的神经网络交换格式。将PyTorch模型转换为ONNX格式可以使模型在不同的深度学习框架之间进行迁移和部署。然而，在进行转换时，可能会遇到一些不支持的算子，这会导致转换失败。本文将介绍一些在PyTorch转ONNX过程中常见的不支持算子，并提供解决方案。
## 不支持的算
原创
2024-03-10 03:34:13
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流程图如下所示：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(检查算子是否被支持)
B --> C{是否支持}
C --> |是| D(无需处理，直接转换为ONNX)
C --> |否| E(实现自定义算子)
E --> F(定义算子前向传播函数)
F --> G(定义算子反向传播函数)
G --> H(注册算子)
H --> I(导出为ONNX)
I --> J(结束)
`
原创
2023-08-23 04:23:54
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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在做毕设的时候需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子，所以用到了这部分的知识，再不总结就要忘光了= =，本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门，这些官方教程写的都很好，以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架PyG的代码实现也是采用了扩展的方法，因此也可以当成下面总结PyG源码文章的前导知识吧 。第一种情况：使用PyThon扩展PyTorch
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2023-10-25 22:33:52
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参照官方教程，实现pytorch自定义算子。主要分为以下几步：改写算子为torch C++版本注册算子编译算子生成库文件调用自定义算子一、改写算子这里参照官网例子，结合openCV实现仿射变换，C++代码如下：点击展开warpPerspective.cpp#include "torch/script.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
torch::Tensor w
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2023-05-26 16:40:55
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最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算子
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2023-11-15 19:32:26
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Tensorrt自定义算子实现步骤目的这篇文章主要是用于记录tensorrt自定义算子的过程.这里采用的是torch2trt直接转换的方式.实验思路:造一个pytorch中支持的操作,但是tensorrt中不支持的,也是说用torch2trt不能直接转换过去的算子,然后通过自定义一个插件实现跟torch中一样的功能,然后再用torch2trt接口就能转换成功了.下面是具体步骤在模型中造一个自定义的
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2023-11-07 00:10:25
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前言填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~当然先说结论哈，其实在Windows环境下的配置也是很简单的，因为官方已经替我们
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2024-06-28 19:34:08
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在深度学习快速发展的今天，PyTorch作为一种流行的计算框架，广泛应用于各种业务场景中。然而，在其使用过程中，我们可能会遇到一些与算子库相关的问题。本文将详细记录解决“算子库 PyTorch”问题的过程，从问题描述到解决方案，涵盖每个环节的分析与优化。
### 问题背景
随着业务的持续增长，我们的模型也在不断迭代和优化，但最近出现了一些性能下降的迹象，导致模型的推理速度显著减缓。这不仅影响了
# 如何实现PyTorch的算子
## 1. 整个流程
首先，让我们来看一下实现PyTorch的算子的整个流程。我们可以将这个过程整理成下面的表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 定义算子类，并继承torch.autograd.Function |
| 步骤二 | 实现forward方法，用于前向传播 |
| 步骤三 | 实现backward方法，用
原创
2024-03-18 03:55:27
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