作者 | 雅痞 编辑 | 汽车人前段时间一直在做算子上的优化加速工作，在和其他同学的讨论中发现用Cuda编写算子存在一定的门槛。虽然知乎上有很多优秀的教学指南、PyTorch官方也给出了tutorial（具体地址会放在文章末尾），但是对于每个环节的介绍与踩坑点似乎没有详实的说明。结合我当时入门踩坑的惨痛经验，一个简单明了的demo能够大大减小上手
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2023-12-01 23:21:09
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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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# 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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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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PyTorch-Transformers是一个最先进的自然语言处理预训练模型库这个库目前包含PyTorch实现、预训练的模型权重、使用脚本和用于以下模型的转换工具:BERT(来自谷歌) 与论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一起发布GPT(来自OpenAI)&
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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对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。相比于软件部署，模型部署会面临更多的难题：运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写，比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依赖环境的限制，这些框架不适合在手机、开发板等生产环境中安装。深度学习模型的结构通常比较庞大，需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。为了让模型最
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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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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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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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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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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# 在PyTorch中实现边界算子：完整指南
边界算子（Boundary Operator）常用于图像处理、计算机视觉等领域，用于探测图像中的边缘信息。很高兴你开始你的开发旅程。在这篇文章中，我将详细解释如何在PyTorch中实现边界算子，包括整体流程、每一步的代码示例以及必要的注释。最后还会有一个旅程图来帮助你更好地理解过程。
## 整体流程
首先，我们来了解实现边界算子的整体流程。以下是
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
# PyTorch算子库简介
PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。其算子库提供了一系列高效的数学运算功能，方便用户构建和训练神经网络。本文将详细介绍PyTorch算子库的基本概念和常用操作，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这个库。
## 什么是算子（Operator）？
在深度学习中，算子是指对数据进行的一种处理，它可以是数学运算、张量
# 使用PyTorch实现Roberts算子
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，而边缘检测是图像处理中的基本任务之一。Roberts算子是一种经典的边缘检测算法，它通过计算图像中亮度变化的方向来检测边缘。本文将介绍如何使用PyTorch来实现Roberts算子，并展示其效果。
## Roberts算子简介
Roberts算子通过计算图像中两个方向上的梯度来确定像素的边缘强度。具体来说，R
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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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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