1.Transformations 转换算子概念： Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。Transformation类算子：算子释义filter过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射
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2024-09-21 12:42:51
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Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和ActionTransformation主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。常用的Transf
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2024-06-09 00:56:42
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Tensor Pytorch是由numpy引出来的，Numpy is a generic framework for scientific computing; but it does not know anything about computation graphs, or deep learning Numpy
文章目录1 问题：TensorRT暂时未实现einsum算子2 使用普通算子替代einsum操作的示例2.1 替换原理2.2 转换示例2.2.1 对torch.einsum("nctw,cd->ndtw",(a,b))的替代2.2.2 对torch.einsum('nkctv,kvw->nctw',(a,b))的替代2.2.3 对torch.einsum("bhnm,bdhm->
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2024-07-28 09:02:05
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在使用 PyTorch 进行深度学习研究时，重构算子的需求时常出现。但在将这些模型转移到 TensorRT 进行推理时，往往会面临一些问题。本文将详细记录如何处理“PyTorch 中重构的算子在 TensorRT 中的处理”这个问题的过程。
## 问题背景
在深度学习模型开发过程中，使用 PyTorch 构建和训练模型的算子有时需要重构，以确保模型在推理过程中的高效性和兼容性。TensorRT
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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论文思路在语义分割中，Attention机制的重要实现方法之一就是Non Local的方法，但是，Non Local的方法有一个比较大的问题，就是计算量偏大，像DANet，有一个比较大的计算量。而本文EMANet就提出了一种新的计算Attention的方法，并且解决了计算量大的问题。就是利用EM（Expectation-Maximization）算法来学习Attention特征。其中，E步学习At
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2024-01-25 23:43:55
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TensorFlow发展及使用简介 2015年11月9日谷歌开源了人工智能系统TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要如下。2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。2016年09月27日：TensorFlow支持机器翻译模型。2016年08月30
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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上一篇博文介绍了win10 tensorrtx lenet使用方法，这里介绍Windows10下yolov5的TensorRT使用方法，官方的CmakeList默认是在linux环境下使用，我参考官方说明，修改了CmakeList，使其可以在windows10下快速构建TensorRT的MSVC工程，用于pytorch版yolov5的pt模型测试。1 环境硬件： CPU：Intel®Core™i5
在机器学习领域，PyTorch 和 TensorRT 的结合为模型的推理性能提升提供了巨大的便利。然而，由于版本兼容性的问题，很多开发者在使用 PyTorch TensorRT 时遇到了各种困难。特别是在 2023 年，随着 PyTorch 的更新以及 TensorRT 的新版本发布，相关的兼容性问题变得愈发明显。接下来，我将记录我在解决“PyTorch TensorRT 版本”问题过程中的一些经
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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1 TensorRT简介TensorRT的核心是一个c++库，它促进了对NVIDIA图形处理单元(gpu)的高性能计算。它与TensorFlow，Pytorch等框架相辅相成。他可以快速高效的运行一个已经训练好的神经网络，并生成结果。它包括用于从Caffe、ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器，以及用于以编程方式构建模型的c++和Python api。TensorRT在所有支持的平台
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2023-08-22 19:13:21
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现有的网络上，主流的Mask RCNN主要有两个，一个是matterport的Keras版本https://github.com/matterport/Mask_RCNN，有13.5K的star，一个是facebookresearch的PyTorch版本6.2K的star，链接如下https://github.com/facebo
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2023-08-08 14:38:02
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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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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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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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autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
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2024-09-21 13:11:09
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