## 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
原创
2024-09-05 04:08:54
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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
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# 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
原创
2024-09-06 06:24:37
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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，
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2023-10-06 22:06:19
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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
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2024-09-05 10:33:06
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合
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
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2024-09-05 09:53:33
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只有是Action时，才会执行立即操作。 Transformation是 lazy的操作，不会立即执行，执行Transformation的算子时，会返回一个新的RDD,依赖上一个RDDtransformation：
1、sortBy ： 对于RDD的是非元组型，rdd1.soreBy(x=>x),元组型按value排序
rdd.soreBy(_._2)（进行shuffle）
2、sort
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
原创
2024-07-31 11:30:16
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CUDA简介CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，我们能很容易的实现并行算法，就像写C代码一样。只要配备的NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序，无论是台式机、笔记本抑或平板电脑。熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA。CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CUP和GPU，二者有各自的存储空间，并由PCI-Express 总线区分开。因此，我们应该先注意二者术语
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
原创
2024-07-30 15:01:01
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编写并调用自定义CUDA Pytorch算子
原创
2022-12-08 14:44:36
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边缘检测学习目标了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子掌握canny边缘检测的原理及应用1 原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示：图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘
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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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
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2023-12-03 21:16:14
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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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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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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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本文介绍了在MindSpore标准格式下进行CUDA算子开发的方法和流程，可以让开发者在现有的AI框架下仍然可以调用基于CUDA实现的高性能的算子。
原创
2024-02-04 10:30:06
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# Java截取子路径的实现
## 简介
在Java编程中，我们经常需要对文件路径进行操作，其中一项常见的操作是截取子路径。截取子路径可以帮助我们获取文件路径中的特定部分，从而方便我们对文件进行处理。本篇文章将教会你如何使用Java来实现截取子路径的功能。
## 流程概述
下面是实现“Java截取子路径”的步骤概述：
```mermaid
erDiagram
文件路径 -- 截取子路径
原创
2024-01-08 11:11:57
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