梯度定义： 数学（高数）：标量场的梯度是一个向量场。意义：沿着梯度方向，函数变化最快，最大变化率是梯度的大小。（高数的学习）某一点梯度：在该点对各变量求梯度。 反映到tensor上直观的来讲就是：对Tensor通过某个运算得到的标量结果求梯度的结果是一个同型的tensor注意事项： 1.dtype必须是浮点数 2.梯度的求解对象： 一般只能对标量场或者一维向量（可以被视为标量）求梯度。即只能对某一
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2023-09-19 12:13:20
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关于张量的底层存储逻辑这一部分看的我有点头大，但是了解底层实现确实有助于理解tensor中的各种运算到底是怎么一个回事，当然大部分时间我们可以不太会用到这些存储操作，但是熟悉这些底层实现，我觉得一方面可以帮我屏蔽一些开发上的bug，或者说在查bug的时候会往这个方面思考；再一个就是如果真的有需要做比较硬核的优化的时候也能够有点想法。张量的存储前面我们说过，张量的存储空间是连续的，最开始我可能以为存
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2023-08-01 14:56:46
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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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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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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G一般情况下，pytorch推荐使用python层的前端语言来构建新的算子。因为pytorch在python层的api已经足够丰富，可以构造出很多自定义的算子。公众号｜计算机视觉研究院简介｜主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。一、前言&简要一般情况下，pytorch推荐使用python层的
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2022-11-11 19:49:13
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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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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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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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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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Sobel 算子常用于图像的边缘检测，计算公式如下 OpenMP加速方法计算尺寸为2304X2304，8位灰度掌纹图像的梯度图（或自行选自其他图像），计算采用OpenMP带来的加速比。 图像信息： 原图像： 步骤： （1）读取图像，转化为Mat矩阵，src为原图像 原图像： （2）对原图像进行横向运算，找出纵向边缘 Gx图像： （3）对原图像进行纵向运算，找出横向边缘 Gy图像： （4）求G，判决
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2024-09-07 18:03:16
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# 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
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
# 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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# 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
# 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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Roberts算子Roberts算子即为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想，其缺点时对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。在Python中，Roberts算子主要是通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实
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2023-10-10 19:00:45
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