前言我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。举个栗子，例如torch.rand(3, 4)这个函数，在Python我们无法通过python端debug进入其内部实现，也无法找到其定义，自然也无法探索其具体的实现细节
转载
2024-08-21 10:28:26
97阅读
https://github.com/digitalbrain79/darknet-nnpack https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects https://www.ctolib.com
转载
2019-08-14 22:03:00
245阅读
2评论
一、NNPACK1、NNPACK简介：NNPACK由facebook开发，是一个加速神经网络计算的加速包，NNPACK可以在多核CPU平台上提高卷积层计算性能。NNPACK采用的快速卷积算法是基于Fourier transform 和 Winograd transform算法。1、NNPACK编译（linux ubuntu14.04平台下）参考官网教程：https://github.c
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文讲解如何通过 Docker 镜像 和 NNPACK Contrib 安装。关键词：TVM Docker 基础教程 欢迎回到 TVM 文档讲解 101，这个系列将继续 TVM 的日常教学。上期 Part 1 我
转载
2024-08-20 14:44:07
456阅读
Winograd算法主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。Winograd算法论文出自CVPR 2016的一篇 paper：Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks。当前的流行的推理框架（加速器），如NCNN、NNPACK、TNN等，可以看到，对于卷积层，大家不约而同地采用了
转载
2024-05-10 18:54:30
160阅读
官方教程传送门整理使用Python扩展PyTorch使用PyThon扩展PyTorch准确的来说是在PyTorch的Python前端实现自定义算子或者模型，不涉及底层C++的实现。这种扩展方式是所有扩展方式中最简单的，也是官方首先推荐的，这是因为PyTorch在NVIDIA cuDNN，Intel MKL或NNPACK之类的库的支持下已经对可能出现的CPU和GPU操作进行了高度优化，因此用Pyth
转载
2023-11-17 11:59:09
277阅读
Pytorch虽然已经使用了NVIDIA cuDNN、Intel MKL和NNPACK这些底层来加快训练速度，但是在某些情况下，比如我们要实现一些特定算法，光靠组合Pytorch已有的操作是不够的。这是因为Pytorch虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于Pytorch已经写好的这些操作，假如我们组合起来，组成我们的新的算法，Pytorch才不管你的算法的具体执行流程，一般Pytorch只会
转载
2023-12-01 22:59:40
167阅读
目前，卷积的计算大多采用间接计算的方式，主要有以下三种实现方式：im2col + GEMM。 caffe等很多框架中都使用了这种计算方式，原因是将问题转化为矩阵乘法后可以方便的使用很多矩阵运算库（如MKL、openblas、Eigen等）。FFT变换。 时域卷积等于频域相乘，因此可将问题转化为简单的乘法问题。Winograd。 这种不太熟悉，据说在GPU上效率更高。 NNPACK就是FFT和Win
转载
2024-05-22 19:56:18
357阅读
