写个导语： 学校课设安排进行机器学习的学习，这节课学了KNN算法有个电影预测的小案例问题是这样的，给你几个电影里面拥抱、打斗镜头的数量和他的类型，给了这些数据让你来预测一个只有镜头数量的电影来预测他的类型数据类型是这样的下面看傻瓜级代码，不再做文字分析了使用python编写，数据集文件为csv文件如图所示 代码from sklearn
KNN算法（K Nearest Neighbors）及代码实现KNN算法是有监督学习（Supervised Learning）算法中的一种。KNN算法的原理简单来说就是当预测一个新的值x的时候，根据距离它最近的K个点的类别来判断x属于哪个类别。KNN算法的一般流程包含以下几个步骤： （1）收集数据：可以使用任何方法。 （2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据计算格式。 （3）分析数
pytorch—onnx—tensorflow踩坑笔记首先我转的模型是centertrack这个模型，其实总的来说这个模型还是比较简单的，但是由于其中有一个DCN卷积在onnx和tensorflow中不支持的自定义算子，所以有很多坑都是围绕他进行的。首先就是对这个DCN卷积部分的处理，我使用了一个插件的形式来方便插入到onnx中，这是由于onnx支持自定义算子的实现。插件部分：（类似于这样的插件定
KNN算法KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的分类结果 取分类结果频次最好的二分类项作为新样本的分类。网络搜索：手动指定不同参数的检索范围，通过网络搜索来寻找最优的超参数或者模型参数K就表示要取离新样本最近的K个样本进行分类决策通常我们只
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2024-03-29 14:30:52
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在我的工作中，涉及到“Python自定义ONNX算子”的问题，确实让我深入思考了如何进行整合和配置。本文将详细记录我在解决这一问题时所经历的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，我们首先需要准备好相应的开发环境。确保我们安装了所需的依赖库以支持Python与ONNX的集成。以下是环境准备的具体步骤及兼容性矩阵。
#### 依赖
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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Flink系列之：Table API Connectors之Raw Format一、Raw Format二、示例三、Format 参数四、数据类型映射 一、Raw FormatRaw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将
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2024-09-19 09:17:51
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在大数据处理和分析领域，Apache Spark作为一款强大的分布式计算框架，已经广泛应用于数据处理和机器学习等场景。在Spark中，自定义算子的需求频繁出现，理解和掌握如何实现这一功能显得尤为重要。本文将详细探讨如何解决“Spark自定义算子”问题，涵盖从环境准备到性能优化的各个方面。
### 环境准备
为了确保Spark自定义算子的开发与运行顺利，我们需要搭配合适的技术栈。以下是我们所需的
# PySpark 算子自定义
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎。PySpark 提供了丰富的算子（operators）来处理数据，但有时候我们可能需要根据特定需求自定义一些算子。在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中自定义算子，并给出代码示例。
## 算子的概念
在 PySpark 中，算
原创
2024-04-16 04:10:44
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安装pip install numpy基础NumPy的主要对象是齐次多维数组。它是所有相同类型的元素（通常为数字）表，由非负整数元组索引。在NumPy中，尺寸称为轴。NumPy的数组类称为ndarray。也被称为别名 array。numpy.array这与标准Python库类不同array.array，后者仅处理一维数组且功能较少。ndarray.ndim
数组的轴（尺寸）数。ndarray.sh
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2023-11-09 16:43:50
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直接上正文函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming，虽然也可以归结到面向过程的程序设计，但其思想更接近数学计算。我们首先要搞明白计算机(Computer)
TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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2. Flink 的 DataSource 数据源4) 自定义 Source当然也可以自定义数据源，有两种方式实现： 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度（也就是并行度只能为 1）的 Source。 通过实现 ParallelSourceFunction 接口或者继承 RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的数据源。代码示
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2024-05-19 06:53:09
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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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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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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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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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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一、基本转换算子1. 映射（map）用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流自定义MapFunction// 自定义MapFunction
public static class MyMapper implements MapFunction<Event,String> {
@Override
public String map(Event value) thr
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2024-05-16 10:48:02
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