起因我在尝试一篇目标识别的论文的开源代码时，发现由于其NMS、LSTM等模块是使用c++编译的（为了弥补python速度的短板），对Pytorch要求不能使用超过0.3的版本。和FASTER RCNN开源代码很像，不过Faster-rcnn官方更新了其包含的c++文件，从而可以在pytorch大于1的版本上使用。我不想退回pytorch 0.3版本，于是尝试重写c++/cuda 扩展的模块prer
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2023-10-16 22:39:44
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# PyTorch扩展：实现自定义操作的力量
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，以其灵活性和强大的计算图功能而受到研究者和开发者的青睐。除了内置的丰富功能外，PyTorch还允许用户进行扩展，以实现自定义操作（ops）。这对于想要提升模型性能或实现新算法的开发者而言，尤为重要。本文将介绍PyTorch扩展的基本概念，并通过代码示例展示如何构建自定义操作。
## PyTorch扩展的基
# PyTorch 扩展：增强深度学习功能
## 引言
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易于使用而闻名。为了开发高效且功能丰富的模型，常常需要扩展 PyTorch 的核心功能，创建自定义的操作或模块。这篇文章将介绍如何使用 PyTorch 扩展框架，并提供代码示例以帮助你更好地理解和应用这一技术。
## 什么是 PyTorch 扩展？
PyTorch 扩展允许开发人员
文章目录1，张量扩增([expand](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html?highlight=expand), [repeat](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html?highlight=repeat#
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2024-05-18 17:28:27
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今天，让我们来放松一下大脑，学习点轻松的东西————可视化工具Visdom，它可以让我们在使用PyTorch训练模型的时候，可视化中间的训练情况，无论是loss变化还是中间结果比较。相比干呆呆的瞪着命令行，Visdom让我们的调参之路变得更加生动和活泼了.~0. 前言对于一些任务，尤其是难以收敛以及情况复杂的，如果在训练过程中，实时可视化训练情况，将会让我们对训练手段进行及时调整，更好的达到目标，
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2023-09-15 15:24:15
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# 如何扩展 PyTorch：新手指南
在现代机器学习和深度学习中，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架，开发者常常需要通过 C++ 扩展来提升性能或者实现一些特殊的功能。对于刚入行的小白，可能会觉得这个过程复杂，而实际上只需遵循以下几个步骤即可顺利进行扩展。
## 总体流程
以下是实现“Python 扩展 PyTorch”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 06:47:37
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，维度扩展是一个常见的问题。在高维数据处理、模型输入和特征工程时，如何有效地扩展张量的维度显得尤为重要。下面，我将详细介绍如何解决 PyTorch 中的维度扩展问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了以下技术栈：
- Python 3.6+
- PyTorch
- Num
## PyTorch中的维度扩展
在深度学习中，维度扩展是一项重要的操作，它允许我们改变张量的形状，以便更好地适应不同类型的任务。PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习库，它提供了丰富的函数和工具来处理维度扩展。
本文将介绍PyTorch中的维度扩展的概念、用法和示例代码。我们将使用一些常见的维度扩展函数，如`unsqueeze`、`view`和`expand`，以帮助读者更好地理解。
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原创
2023-08-21 10:13:47
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# 扩展 PyTorch：实现一个自定义数据集类
在深度学习中，数据集的处理常常是一个瓶颈问题。为了解决这个问题，PyTorch 提供了极大的灵活性，允许用户根据具体需求扩展其基本功能。本文将介绍如何通过自定义数据集类来扩展 PyTorch，并通过一个具体的示例进行说明。
## 1. 问题描述
我们假设需要从一个自定义目录中读取图像数据并将其用于训练深度学习模型。我们的数据集将包含图像及其对
###1.Python whl 文件和 egg 文件 可以执行和效率是两码事 setup.py用来编译和安装扩展模块。负责编译c模块，封装成python可以调用的形式 所有能被整合或导入到其它python脚本的代码，都可以被称为扩展 Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，直接使用p ...
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2021-08-16 11:59:00
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2评论
1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
127阅读
张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
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2024-08-22 22:25:09
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英特尔工程师一直在PyTorch 开源社区积极贡献，以加快PyTorch 在英特尔 CPU 上的运行速度。面向PyTorch* 的英特尔® 扩展是英特尔发起的一个开源扩展项目，它基于PyTorch的扩展机制实现，通过提供额外的软件优化极致地发挥硬件特性，帮助用户在原生PyTorch的基础上更最大限度地提升英特尔 CPU 上的深度学习推理计算和训练性能。这些软件优化大部分将会进入未来的原生PyTor
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2024-05-24 17:07:43
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
我最近在处理 PyTorch 扩展一维的问题时，积累了一些经验，下面是解决这个问题的过程记录。我将详细叙述环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展的内容。希望这篇文章能形成一个清晰的技术路径。
### 环境准备
在实施 PyTorch 扩展一维之前，确保你的开发环境与 PyTorch 及相关库兼容。以下是技术栈的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 版本
至于为什么今年这么重视 Pytorch ，熟悉大模型、算法的小伙伴都应该知道。大部分的大模型开发语言都是Pytorch。废话不多说。转入正题。在某些情况下，你可能需要使用 PyTorch 进行一些高级的索引和选择操作，例如回答这样的问题：“如何根据张量B中指定的索引来从张量A中选择元素？”在本文中，我们将介绍三种最常见的用于此类任务的方法，即torch.index_select、torch.gat
# PyTorch中的广播机制：扩展Tensor的神奇力量
在深度学习中，Tensor是用于存储数据的基本元素，类似于数组或矩阵。在处理数据时，我们经常需要对不同形状的Tensor进行运算。在这个过程中，PyTorch引入了一个非常强大的特性，称为“广播（Broadcasting）”，它允许程序在执行数学运算时自动扩展Tensor的尺寸，以匹配操作的要求。本篇文章将深入解析PyTorch中的广播
文章目录一、TensorBoard简介与安装1.TensorBoard的运行机制2. TensorBoard安装二、TensorBoard的使用1.SummaryWriter 一、TensorBoard简介与安装 TensorBoard是一种可视化工具。在训练过程中，我们要可视化训练过程，用来监控我们当前训练的训练状态。TensorBoard是TensorFlow中强大的可视化工具，但目前Py
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2023-08-01 20:24:08
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维度变换1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注：所做的合并必须有物理意义！2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度） Squeeze是将没有参数的位置挤压。3、expand / repeat expand ：只是改变理解方式，并没有增加数据，只有在必要的时候拷贝数据 repeat：增加了数据 expand：只有维度是1的才
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2023-10-26 23:58:31
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