，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与大家多多交流...诸如预取、并行执行和批处理等特性都是为用户透明处理，如下图所示： DALI Pipeline 使用 DALI 以及配置 DALI 环境比较复杂，并且 DALI 当前的支持的函数实现也比较有限，具体使用可以看文献...，Python 中的 np.array 数组与 pybind11 的 py::array_t 相互对应，也即 Python 接口函数中，传入的 np.array 数组，在 C++ 对应的函数中用 py:...数组本质上在底层是一块一维的连续内存区，通过 pybind11 中的 request() 函数可以把数组解析成 py::buffer_info 结构体，buffer_info 类型可以公开一个缓冲区视图...= module_partial_fc(local_embeddings, local_labels, opt) 【注】：本工程编译完成后，可以将 orbbec 文件夹直接拷贝自己的训练工程，然后在对应的需要调用拓展函数的
原因分析这个问题的根本原因是深度学习框架要求输入的数据类型必须是字符串（string）或者张量（Tensor），而我错误地将一个NumPy数组作为输入传递给了框架。...，numpy_array是我要处理的NumPy数组，使用np.array2string()函数将其转换为字符串形式。...然后，将array_str作为字符串输入到深度学习框架中，问题将得到解决。方法二：转换为张量如果我想将NumPy数组转换为张量形式，可以使用深度学习框架提供的函数进行转换。...，使用torch.from_numpy()函数将NumPy数组转换为张量形式。...然后，我使用预处理转换器将NumPy数组转换为张量，并通过torch.from_numpy()函数实现。最后，我将张量输入到深度学习模型中进行预测，并打印出预测结果。
Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里.../Eigen/CXX11/Tensor> 之后可以使用 Tensor 类的相关部分代码。...可以将数据部分以数组指针形式传出来，在数组中修改数据 Eigen::Tensor a(3, 4); float* a_data = a.data(); a_data[0] = 123.45f...对张量结果的赋值将导致对所有操作的计算。...如果知道 Operation 值的等级和大小，可以将 Operation 赋值为 TensorFixedSize 而不是张量，这样计算效率能高一点。
一、张量 （一）张量介绍 张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。...它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。 维度大于2的一般称为高维张量。...numpy as np #基于Numpy的创建Tensor arr=np.array([1,2,3,6]) t1=torch.tensor(arr) print(t1) #如果使用from_numpy...tensor([1000, 2, 3, 6], dtype=torch.int32) 4151456 4、利用form_numpy创建张量后进行修改，将张量转换为数组 import...将tensor转换为数组 t2_arrr=t2.numpy() print(t2_arrr, type(t2_arrr)) 运行结果： ----------------------------修改后--
在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...你可以将torch.tensor()函数看作是在给定一些参数输入的情况下构建张量的工厂。工厂函数是用于创建对象的软件设计模式。 如果您想了解更多关于它的信息，请点击这里。...那是大写字母T和小写字母t之间的区别，但是两者之间哪种方法更好？答案是可以使用其中之一。但是，工厂函数torch.tensor() 具有更好的文档和更多的配置选项，因此现在它可以赢得胜利。...()，我们无法将 dtype 传递给构造函数。...torch.from_numpy() 函数仅接受 numpy.ndarrays，而torch.as_tensor() 函数则接受包括其他PyTorch张量在内的各种数组对象。
, DeepFM等常用模型 - sparse_operation_kit 稀疏操作库，可以作为一款插件搭配在其他框架上使用，如Tensorflow 我们主要还是关注 HugeCTR 这个主目录，里面分别存放了头文件...有了解的朋友也可以帮忙补充下） 直接硬翻源码我觉得是有点难的，我的方法是从一个模型开始，看其分别涉及到了哪些代码，下面我们就以官方的DLRM示例来看源码，并针对我比较熟悉的算子实现展开。...bottom_name_list和top_name_list来表示输入Tensor列表，输出Tensor列表，这样后续层可以根据这个名字来实现网络层相连。...这里就不过多阐述了，这里的图描述的十分详细 异步梯度计算 在矩阵乘中，其反向对应有2个矩阵乘，而这两个矩阵乘接受相同的输入dy，分别输出weight，input的梯度。...方式，另外一个是在混合精度情况下，将fp32权重cast成fp16的部分，放到Optimizer更新时候做，这样就避免单独启动Cast Kernel，在SGD优化器代码中可以看到对应的操作sgd_optimizer.cu
我们可以使用类构造函数来创造一个 torch.Tensor 对象，就像这样: > t = torch.Tensor() > type(t) torch.Tensor 这就产生了一个空张量(没有数据的张量...=0) 如果我们有上述设备，我们可以通过设备传递给张量的构造函数在设备上创建张量。...使用数据创建张量 这些是在PyTorch中使用数据（类似数组）创建张量对象（torch.Tensor类的实例）的主要方法： torch.Tensor(data) torch.tensor(data) torch.as_tensor...它们都接受某种形式的数据，并为我们提供了torch.Tensor类的实例。有时候，当有多种方法可以达到相同的结果时，事情可能会变得令人困惑，所以让我们来分解一下。...https://pytorch.org/docs/stable/index.html 我希望现在您已经很好地理解了如何使用PyTorch通过使用数据以及不需要数据的内置函数来创建张量。
我应该使用哪一个？ 从历史角度来看，NumPy 提供了一个特殊的矩阵类型* np.matrix*，它是 ndarray 的子类，可以进行二进制运算和线性代数运算。...此外，Python 通常被嵌入为脚本语言到其他软件中，在那里也可以使用 NumPy。 MATLAB 数组切片使用传值语义，具有延迟写入复制的机制，以防在需要之前创建副本。切片操作会复制数组的部分。...<:( 由于 array 是 NumPy 的默认选项，所以一些函数可能会返回一个 array，即使你将 matrix 作为参数传递给它们也会如此。...它为数据交换提供了以下语法： numpy.from_dlpack函数，接受具有__dlpack__方法的（数组）对象，并使用该方法来构建包含x数据的新数组。...实际上，如果任何输入定义了 __array_ufunc__ 方法，控制权将完全传递给该函数，即通用函数被覆盖。
而随着 PyTorch1.0 的发布，官方已经开始考虑将 PyTorch 的底层代码用 caffe2 替换，因此他们也在逐步重构 ATen，后者是目前 PyTorch 使用的 C++ 扩展库。...： pybind11，用于 C++ 和 python 交互； ATen，包含 Tensor 等重要的函数和类； 一些辅助的头文件，用于实现 ATen 和 pybind11 之间的交互。...我查看了这个Function类的代码，发现是个挺有意思的东西： class Function(with_metaclass(FunctionMeta, _C....定义完Function后，就可以在Module中使用这个自定义op了： import torch class Test(torch.nn.Module): def __init__(self):...： ├── csrc │ ├── cpu │ │ ├── test.cpp │ │ └── test.h │ └── setup.py └── test.py 之后，我们就可以将 test.py
pybind11 以非常简单的方式将您的 C++函数或类绑定到 Python 中。...对于反向函数，虽然可以看到加速，但并不是很大。我上面写的反向传播并没有特别优化，肯定可以改进。...编写 CUDA 扩展的一般策略是首先编写一个 C++文件，定义将从 Python 调用的函数，并使用 pybind11 将这些函数绑定到 Python。...这使我们能够将其传递给 CUDA 内核函数并在其中使用其接口。 我们可以设计一个函数，它接受 Packed Accessors 而不是指针。...而 pybind11 有一个特殊函数pybind11::pickle()，您可以将其传递给class_::def()，我们为此目的有一个单独的方法def_pickle。
由于我们在上一步中已经创建了一个随机 NumPy 向量，因此我们将使用相同的 NumPy 数组，并使用 NumPy 的向量化函数 numpy.linalg.norm 来计算欧氏距离，该函数用于计算差分向量上的规范...Mojo 提供的 Tensor 数据结构允许我们使用 n 维数组，在本例中，我们将创建两个 1 维 Tensors，并将 NumPy 数组数据复制到 Tensors 中。...而 Mojo 中的参数代表运行时值，在本例中，我们将 n=10000000 传递给 Tensor 的构造函数，以实例化一个包含 1000 万个值的一维数组。...最后，在 for 循环中，我们将 NumPy 数组的值分配给 Mojo Tensor 。现在，我们可以在 Mojo 中计算欧氏距离了。...Mojo 中计算欧氏距离让我们将 Python 示例移植到 Mojo 中，并对其进行一些修改。下面是计算欧氏距离的 Mojo 函数。我们可以能发现与 Python 函数的几个主要区别吗？
如果你有一个 numpy 数组并且想避免拷贝，请使用 torch.as_tensor()。...1，指定数据类型的 Tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成： 注意为了改变已有的 tensor 的 torch.device 和/或者...可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组，也可以用 torch.from_numpy 从 numpy 数组得到Tensor。...这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone方法拷贝张量，中断这种关联。...() 方法只能传入数据，torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度，强烈建议 tensor() 传数据，Tensor() 传维度，否则易搞混。
这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...tf.cast函数接受两个参数：要转换的张量和目标数据类型。...张量转换为 numpy 数组 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组，但是共享内存，可以使用 copy 函数避免共享。...= tensor.numpy() print("Numpy array:", numpy_array) numpy 转换为张量 使用 from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor...使用 torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认不共享内存。
从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）...Tensor 方式的差异： 只有 torch.Tensor 是类，其余的三种方式都是函数； torch.Tensor、torch.tensor 和 torch.as_tensor 三种方式可以将数组和列表转换为...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...如果考虑性能，推荐使用 torch.as_tensor（torch.from_numpy 只能接受数组类型），因为使用 torch.as_tensor 生成的 tensor 会和数组共享内存，从而节省内存的开销
也支持使用另一个数组作为索引访问数据： Tensor索引 Tensor当中支持与Numpy数组类似的索引操作，语法也非常相似。...在Numpy当中我们通过dot函数来计算两个矩阵之间的内积，而在Tensor当中做了严格的区分，只有一维的向量才可以使用dot计算点乘，多维的向量只能使用matmul计算矩阵的乘法。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...如果是高维数组进行转置，那么Numpy会将它的维度完全翻转。 而在Tensor当中区分了二维数组和高维数组，二维数组的转置使用的函数是t()，它的用法和.T一样，会将二维数组的两个轴调换。...设备之间移动 我们可以通过device这个属性看到tensor当前所在的设备： 我们可以通过cuda函数将一个在CPU的tensor转移到GPU，但是不推荐这么干。
Tensor（张量）是tensorflow框架使用的基本数据结构，张量即多维数组，在python中可以理解为嵌套的多维列表。...此外，图必须在会话里被启动，会话将图的操作分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行操作（op）的方法，这些方法执行后，将产生的tensor返回。...当tensor从节点b流出时变成了15，从节点c流出时变成了8。此时，2个tensor又同时流入节点d，接受的是add操作15+8，最后从节点d流出的tensor就是23。...当我们把图中的一个节点传递给Session.run( )的时候，实际上就是在对TensorFlow说“Hi，我想要这个node的输出，请帮我运行相应的操作来得到它，谢谢！”...对于隐藏层，我们可以使用relu、tanh、softplus等非线性关系；对于分类问题，我们可以使用sigmoid（值越小越接近于0，值越大越接近于1）、softmax函数，对每个类求概率，最后以最大的概率作为结果
机器之心发布 机器之心编辑部 目前，Python 拥有众多科学计算库， 最为著名的如 NumPy 和 SciPy。...但从代数运算以及使用语法来看， 这些库往往会带来不必要的繁琐，没办法直观地管理其中的数据类型。...此外，由于 pybind11 的用法相对简单，PyArmadillo 将 pybind11 用来连接 C++ 与 Python。该库已于近日正式发布。...PyArmadillo 还提供了用于矩阵和多维数据集（cube）的对象，以及 200 多个用于处理对象中存储数据的相关函数。所有功能都可以在一个平面结构中访问，并且支持整数、浮点数和复数。...如果使用途中遇到问题，可以通过官网作者的联系方式与他们交流或者在 GitLab 的仓库内汇报。 作者简介 ? Jason Rumengan，昆士兰科技大学信息技术本科生。
add2.cpp，这是torch和CUDA连接的地方，将CUDA程序封装成了python可以调用的库。 add2.h，CUDA函数声明。 add2.cu，CUDA函数实现。...C++版本的torch tensor，然后转换成C++指针数组，调用CUDA函数launch_add2来执行核函数。...这里用pybind11来对torch_launch_add2函数进行封装，然后用cmake编译就可以产生python可以调用的.so库。但是我们这里不直接手动cmake编译，具体方法看下面的章节。...然后编写torch cpp函数建立PyTorch和CUDA之间的联系，用pybind11封装。 最后用PyTorch的cpp扩展库进行编译和调用。...最大特点就是脾气好、有耐心，有任何问题都可以随时咨询我，不管是技术上的还是生活上的。
众所周知，python在开发效率、易用性上有着巨大的优势，但作为一个解释性语言，在性能方面还是存在比较大的缺陷，在各类AI服务化过程中，采用python作为模型快速构建工具，使用高级语言(如C++，java...构建输入输出 模型输入输出主要就是构造输入输出矩阵，相比python的numpy库，tensorflow提供的Tensor和Eigen::Tensor还是非常难用的，特别是动态矩阵创建，如果你的编译器支持...C++14，可以用xTensor库，和numpy一样强大，并且用法机器类似。...(const Eigen::Tensor& tensor) { Eigen::Tensor max = tensor.maximum(); auto...是因为在编译tensorflow so库的时候没有把这些CPU加速指令编译进去，因此可以在编译的时候加入加速指令，在没有GPU条件下，加入这些库实测可以将CPU计算提高10%左右。
（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。...（Factories），是指接受参数输入并返回特定类型对象（这里指的是张量对象）的函数，用于创建对象的编程概念（目的是允许更多的动态对象的创建）。...(data) #这是在内存中共享数组的数据，是一个sharet4 = torch.from_numpy(data) #这是在内存中共享数组的数据，是一个sharedata[0] = 0data[1]...因为torch.as_tensor函数可以接受任何Python的数组，torch.from_numpy()的调用只能接受numpy数组。...另一方面，参数（argument）是当函数被调用时传递给函数的实际值，相当于是函数内部的局部变量，是由函数调用者从外部分配给这些变量的值。
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