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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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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一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
b
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2024-02-02 22:05:44
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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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文章目录一、简介二、数据增强整体流程三、数据类型和坐标转换四、像素内容变换（Photometric Distortions）1、Random Brightness2、Random Contrast, Hue, Saturation3、RandomLightingNoise4、像素内容变换组合实现五、空间几何变换（Geometric Distortions）1、RandomExpand2、Rand
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2024-05-14 18:21:22
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将 pytorch model 转换成 onnx model，需要满足：算子在 PyTorch 中有实现有把该 PyTorch 算子映射成一个或多个 ONNX 算子的方法ONNX 有相应的算子三个条件都有可能缺失，这三个条件的支持方式：添加PyTorch 算子实现
组合现有算子添加 TorchScript 算子添加普通 C++ 拓展算子添加 pytorch 算子到 onnx 算子的映射方法
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2024-06-11 14:44:56
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文章目录一、Dataset和DataLoader加载数据集1.torch.utils.data2. 加载数据流程3. Dataset4. dataloader类及其参数5. dataloader内部函数5.1 __next__函数5.2 DataLoaderIter函数6. dataloader循环二、代码示例1. transformer单句文本分类（HF教程）1.1使用Trainer训练1.2
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2023-08-10 23:38:56
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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-examplegithub.com/godweiyang/torch-cuda-examp
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2023-12-05 15:00:26
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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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1 视觉角度理解卷积神经网络1.1 卷积神经网络与生物视觉系统的关系卷积神经网络的工作流程与生物大脑的处理视觉信号的流程相似，即：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息的转化。大脑在对图像进行分级处理时，图片由低级特征到高级特征进行逐级计算。1.2 微积分大脑处理视觉时，本质是先微分再积分的过程1.3 离散微分与离散积分在微积分中，无限细分的条件是，被细分的对象必须是连续的，例如直线可以无限细分为
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2024-08-08 10:32:44
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pytorch自定义算子导出onnx计算图详细流程单输入多输出模型代码模型onnx图本模型经验总结多输入单输出模型代码模型onnx图本模型经验总结结论后记 官方教程和其他博客只对极其简单的模型进行了介绍，由于使用中会涉及到一些教程中没有撰写的东西，因此写下本博客进行记录，直接上代码，最后进行总结避坑。 单输入多输出模型代码import torch
import torch.nn as nn
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2023-11-01 18:07:31
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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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PyTorch 自定义算子注册是一个关键的技术能力，它允许开发者根据特定需求创建和注册自定义的算子，从而提升模型的灵活性和性能。在这篇博文中，我们将详细探讨如何快速上手 PyTorch 的自定义算子注册，涵盖背景、原理、架构、源码分析、性能优化和案例研究的全面过程。
## 背景描述
在深度学习领域，对于特定任务的性能优化常常需要定制化的操作。PyTorch 作为一个灵活且强大的深度学习框架，提
PyTorch中的Loss Fucntion f(x)f(x) 与真值 yy 之间的差别，而优化器的目的就是minimize这个差值，当loss的值稳定后，便是 f(x)f(x) 的参数WW最优的时候。不同的Loss Function适用场景不同，各个深度学习框架实现大同小异，这里用PyTorch来对常见的Loss Function进行阐述。这里先
在PyTorch中，torch.optim中的优化算法需要指定损失函数才能执行梯度下降。损失函数定义了优化算法所寻求的目标，损失与模型参数的梯度被计算并用于更新模型权重。然而，如果你想在不使用损失函数的情况下最大化输出向量的某个维度，你仍然可以使用torch.optim中的优化算法，并使用一个修改过的目标函数。该函数相当于最大化输出向量的所需维度。这可以通过定义一个新的目标函数来实现，该函数返回输
五、RDD 常见算子transformation: RDDA ====》 RDDB 的中间过程为transformation 例如，map是一个转换，它通过一个函数传递每个数据集元素，并返回一个表示结果的新RDD特点：Spark中的所有转换都是惰性的，因为它们不会立即计算结果。相反，他们只记得应用于某些基础数据集的转换（例如文件）。仅当操作需要将结果返回到驱动程序时才会计算转换。这种设计使Spar
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2023-11-23 17:26:10
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2024-09-03 23:24:37
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1、自定义损失函数随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss。这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。另外，在科学研究中，我们往往会提出全新的损失函数来提升模型的表现，这时我们既无法使用PyTorch自带
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2024-07-04 05:13:37
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假定玩算子的攻城狮，都会关心算子的返回值，并且已经明白《什么叫做宽依赖和窄依赖》。想要了解转换算子戳这里：《PySpark中RDD的转换操作(转换算子)》
RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算;一、
