目录TensorRT Fully Connected 算子1.TensorRT 原生算子实现2.TensorRT 矩阵乘加实现TensorRT Constant 算子TensorRT 怎么实现 torch.select 层1.torch.select 介绍2.TensorRT 实现 torch.select 层TensorRT Fully Connected 算子 Fully Connected
pytorch, onnx摘要：为了将自定义算子的参数，或者自己想要保存的参数序列化到onnx中。codeimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Functionimport onnximport torch.onnxclass Requant_(Function): @staticmethod def forward(ctx, input, requant_scale, shift): .
原创
2022-03-23 14:27:29
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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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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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NMS算法 非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。 例如在行人检测中，滑
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
ONNX算子列表Abs-13SequenceEmptyAbs-6 SequenceEraseAbs-1 SequenceInsertAcos-7 SequenceLengthAcosh-9 ShapeAdd-14 ShrinkAdd-13 SigmoidAdd-7 SignAdd-6 SinAdd-1 Sin
原创
2022-12-04 00:36:19
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ONNX 模型直接合并，输入和输出不一致也可以，各自输入输出各自的。
原创
2023-12-16 12:48:00
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摘要微分算子在图像处理中的作用主要是用在图像的边缘检测，而图像边缘检测必须满足两个条件：一能有效的抑制噪声，二能必须尽量精确定位边缘位置。现在常用的微分算子主要有：Sobel算子，Robert算子，Prewitt算子，拉氏算子，Canny算子，下面通过这两个必须满足的条件对这几种算子的性能进行分析。1.Sobel算子该算子主要用于边缘检测，在以离散的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值。该
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2024-03-29 15:38:32
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1.线性表对千非空的线性表或线性结构， 其特点是：(1) 存在唯一的一个被称作 “第一个＂ 的数据元素；(2)存在唯一的一个被称作 “最后一个＂ 的数据元素；(3)除第一个之外， 结构中的每个数据元素均只有一个前驱；(4)除最后一个之外，结构中的每个数据元素均只有一个后继。InitList(&L)操作结果：构造一个空的线性表L。DestroyList(&L)初始条件：线性表L已存在
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2024-07-18 23:58:38
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----------------正文---------------字符串的意思就是“一串字符”，也可以看做是字符的序列。比如“Helo, Mike”是一个字符串，“How are you?”也是一个字符串。Python要求字符串必须使用引号括起来，不过Python与大多数编程语言不同，在Python中，既允许使用单引号（‘）表示字符串，也允许使用双引号（"）表示字符串。但单引号和双引
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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一.onnx基本概念1、ONNX文件就是使用Protobuf序列化过后储存的二进制文件。什么是Protobuf？Protobuf是用来结构化数据的一种库，常用的结构化数据的库有JSON或XML，但他们的缺陷就是解析和反解析时速度慢，Protobuf的提出则解决了这个问题。那么什么是结构化数据呢？ 结构化数据存储格式不限于二进制，可以是文本、二进制或混合的形式，如JSON和XML都属于结构化数据存储
基本转换算子(无状态算子)：输入相同的情况下输出一定相同map:针对流或列表中的每一个元素，输出一个元素filter:针对流或列表中的每一个元素，输出0个或者1个元素flatmap:针对流或列表中的每一个元素，输出0个，1个或者多个元素mapPartition: 对一个分区中的分区进行转换，结果是一个迭代器，转换前后元素个数可能不同有状态算子：sum/max/min/maxBy/minBy
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2024-05-22 18:46:58
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前言本文主要有两个目的：推导卷积运算各个变量的梯度公式；学习如何扩展Pytorch算子，自己实现了一个能够forward和backward的卷积算子；首先介绍了计算图的自动求导方法，然后对卷积运算中Kernel和Input的梯度进行了推导，之后基于Pytorch实现了卷积算子并做了正确性检验。 计算图计算图（Computational Graphs）是torch.autograd自动求导的理论基础
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2023-12-31 21:26:56
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关联博文数据结构之Map基础入门与详解认真学习Java集合之HashMap的实现原理认真研究HashMap的读取和存放操作步骤认真研究HashMap的初始化和扩容机制认真研究JDK1.7下HashMap的循环链表和数据丢失问题认真研究HashMap中的平衡插入认真研究HashMap中的平衡删除前面系列博文，我们研究了HashMap的数据结构、get、put操作以及put后的红黑树平衡，本文我们分析
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2024-04-05 21:17:41
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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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记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick,最近准备整理一下使用TNN、MNN和NCNN的系列笔记，好记性不如烂笔头（记性也不好
原创
2024-08-05 12:16:23
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目录概述Stream Aggregate算法一、原理和伪代码描述<1> 原理<2> 伪代码描述二、案例Hash Aggregate算法一、原理和伪代码描述<1> 原理<2> 伪代码描述二、案例聚合函数的计算模式CompleteMode模式计算模型PartialMode到FinalMode模式计算模型结论概述聚合函数（Aggregate Fu
