做 arm 侧算子开发时，不能不关心的就是性能。本文主要就是介绍 arm 算子性能优化的常用思路，做为一个入门级的参考。文章以 ARM Cortex a55 上的 GaussianBlur 优化为例展开，并在文末对 arm 性能优化思路做了一个总结。
作者：林锦豪 | 旷视 MegEngine 架构师前言做 arm 侧算子开发时，不能不关心的就是性能。本
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2024-06-23 13:20:48
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文章目录pytoch 转 onnx 过程中扩展自定义op流程细节学习自定义pytorch的op加入symboliconnx 转 tensorRT 过程中扩展自定义op流程细节学习对自定义op：InstanceNormalization的详解InstanceNormalizationPlugin.hppInstanceNormalizationPlugin.cppbuiltin_op_import
在深度学习的应用中，PyTorch 和 ONNX 的结合为模型的部署提供了极大的便利。然而，在实际使用的过程中，我们可能会遇到“PyTorch ONNX 算子打包”相关的问题。本博文将详细记录解决这些问题的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、以及预防优化。
### 问题背景
在我进行深度学习项目时，常常需要将PyTorch模型导出为ONNX格式以供在其他平台上使用。随着
作者 | godweiyang 后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！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算子的。首先我们可以看到有四个代码文件：main.py，这是python入口，也就是你平时写模型的地方。add2.cpp，这是torch和CUDA连接的地方，将CUDA程序封装成
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2023-12-24 10:33:48
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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 视觉角度理解卷积神经网络1.1 卷积神经网络与生物视觉系统的关系卷积神经网络的工作流程与生物大脑的处理视觉信号的流程相似，即：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息的转化。大脑在对图像进行分级处理时，图片由低级特征到高级特征进行逐级计算。1.2 微积分大脑处理视觉时，本质是先微分再积分的过程1.3 离散微分与离散积分在微积分中，无限细分的条件是，被细分的对象必须是连续的，例如直线可以无限细分为
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2024-08-08 10:32:44
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在现代深度学习的应用中，PyTorch和ONNX（开放神经网络交换格式）是两个重要的框架。将PyTorch模型转为ONNX格式以支持跨平台部署并且能利用各种硬件加速，但在这个过程中添加算子可能会遇到一些挑战。本文将详细记录我在解决“PyTorch转ONNX添加算子”问题中的综合过程。
### 环境配置
为了实现PyTorch模型转ONNX，并能支持自定义算子，我们需要先搭建一个合适的开发环境。
[ 导读 ]本文推荐一个关于神经网络编程和PyTorch的免费课程，介绍如何用PyTorch构建神经网络，并且非常接近于从头开始编写神经网络，每课均提供丰富的学习和项目资源。Deeplizard网站推出了一系列关于神经网络编程和PyTorch的免费课程。PyTorch是一个 Python 的深度学习框架，一经推出就立刻引起了广泛关注，并迅速在研究领域流行起来，大有要赶超Tensorflow 的势头
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2023-12-28 18:59:01
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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
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2023-11-17 11:59:09
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onnx，pytorch
原创
2022-03-23 14:23:35
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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
773阅读
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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# PyTorch转ONNX自定义算子
在深度学习中，模型的训练通常使用PyTorch等框架进行。然而，在一些特殊的情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX格式，以便在其他框架或设备上使用。本文将介绍如何自定义算子并将其转换为ONNX格式。
## 什么是ONNX
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的、跨平台的深度学习模型交换格式。它允
原创
2023-11-09 07:03:45
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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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一. 概念：张量、算子张量（Tensor）：深度学习中表示和存储数据的主要形式。在动手实践机器学习之前，需要熟悉张量的概念、性质和运算规则，以及了解飞桨中张量的各种API。算子（Operator）：构建神经网络模型的基础组件。每个算子有前向和反向计算过程，前向计算对应一个数学函数，而反向计算对应这个数学函数的梯度计算。有了算子，我们就可以很方便地通过算子来搭建复杂的神经网络模型，而不需要手工计算梯
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2024-05-08 23:52:35
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Lesson 3.张量的广播和科学运算数学运算与算子 作为PyTorch中执行深度学习的基本数据类型，张量（Tensor）也拥有非常多的数学运算函数和方法，以及对应的一系列计算规则。在PyTorch中，能够作用与Tensor的运算，被统一称作为算子。并且相比于NumPy，PyTorch给出了更加规范的算子（运算）的分类，从而方便用户在不同场景下调用不同类型的算子（运算）。数学运算的分类 PyTo
本文通过此脚本从def文件自动生成。不要直接修改，而是编辑算子定义。 对于算子输入/输出的可辩别的，它可以是可辩别的、不可辩别的或未定义的。如果未指定变量的可辩别的，则该变量具有未定义的可辩别的。 ai.onnx (default) OperatorSince version Abs 13, 6,
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2020-12-21 08:26:00
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2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
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2023-10-25 15:33:27
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CenterPoint基于OpenPcDet导出一个完整的ONNX，并用TensorRT推理，部署几个难点如下：1.计算pillar中每个点相对几何中心的偏移，取下标方式进行计算是的整个计算图变得复杂，同时这种赋值方式导致运行在pytorch为浅拷贝，而在一些推理后端上表现为深拷贝修改代码，使用矩阵切片代替原先的操作，使导出的模型在推理后端上的行为结果和pytorch一致，并简化计算图，同时，计算
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2024-08-20 22:16:05
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# PyTorch LSTM 和 GRU：深入理解循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络模型，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的API来构建和训练循环神经网络模型。在本文中，我们将重点介绍PyTorch中的两种常见循环神经网络模型：LSTM（
原创
2023-10-25 08:48:39
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