我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第72天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的28天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
setup(name='Hello',version='1.0',description='A simple example',author='Magnus Lie Hetland',py_modules=['hello'])
Python包 包用于将一组模块归并到一个目录中,此目录即为包,目录名即为报名 包是一个有层次的文件目录结构,它定义了一个由模块和子包组成的Python应用执行环境 基于包,Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径 import dir1,dir2.mod1 例如:要使用如图所示的package1,则py_pkg_mod容器必须要在模块搜索路径中 import package1.mod1 包导入语句的路径内的每个目录内都必须有_init_.py文件 _init_.py可包含python代码,但
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
使用cython编译pyx文件输出c和h文件(带cdef public等定义才会输出头文件),pyx添加
源文件由 µVision IDE 创建并传递给 C 或 C++ 编译器或宏汇编器。编译器和汇编器处理源文件并创建可重定位的目标文件。
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
wheel文件 Wheel和Egg都是python的打包格式,目的是支持不需要编译或制作的安装过程,实际上也是一种压缩文件,将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容。按照官网说法,wheels是发行版Python的新标准并且要取代.egg。 Egg格式是由setuptools在2004年引入,而Wheel格式是由PEP427在2012年定义。 Wheel现在被认为是Python的二进制包的标准格式。
setup这一年也是遇到了很多次,随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加,这里做一次简单的小节。
注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba
DCMAKE_BUILD_TYPE是Cmake配置层面上的东西。最终编译类型的相关配置会转化到g++编译选项上。
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的,也可以是用C/C++写的扩展模块,或者可以是Python包,包中包含了由C和Python编写的模块。
最近有一些riscv的项目做,虽然以前也用过例如k210之类的riscv架构的芯片,但是都止于能够做一些应用,并未特别关注其芯片的体系架构方面的东西,但是随着接触的芯片架构的种类的逐渐的增加,发现要想使用一款好芯片的,仅仅做上层应用并不能完全发挥出特定架构芯片的全部优势。比如aarch64的el层级和虚拟化的模型,mips的mmu特性,以及sparc的窗口寄存器等等,芯片架构的特点要是能够完全的发挥出来,写起应用起来,那真是觉得很爽的事情。
选自Sony 机器之心编译 参与:蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla,其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。彭博社也表示索尼正在加入谷歌、Facebook 和亚马逊等巨头的人工智能开发竞争。 神经网络是深度学习模型的核心,后者自 2012 年在图像识别领域获得突破性进展以来获得了人们的广泛关注。现在,深度学习已经在很多领域中获得应用,它不仅仅是一种图像识别的算法,也是一种用于建模的黑箱系统。 用于处理深度学习模型的架构各有不同:从
将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块。
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言(例如 C)具有静态类型,这意味着我们必须告诉 C 变量的类型,函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言,而 Python 是一种解释语言。 根据经验,可以说 C 比 Python 更快,但灵活性更低。 通过 Cython 代码,我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后,我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁,可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言,也是一种编译器,它可以将Python代码转换为C或C++代码,并在编译时将其转换为机器码,以提高代码的执行速度。
段是程序的组成元素。将整个程序分成一个一个段,并且给每个段起一个名字,然后在链接时就可以用这个名字来指示这些段,使得这些段排布在合适的位置。
Dropbox 是世界上流行的桌面应用之一,你可以安装在 Windows、macOS 和部分的 Linux 发行版上。但你可能不知道,这个应用大部分是用 Python 写的。实际上,Drew 给 Dropbox 写下的第一行代码就是用的 Windows 版 Python,用的是老牌的 pywin32 等库。
python模块 就是python的程序模块 顶层文件 模块文件1 模块文件2 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块。模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件。一个文件被看作一个独立的模块,一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。每个模块都有自己的名称空间。 python允许“导入”其它模块以实现代码重用,从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统。python中,模块也是对象;在一个模块顶层定义的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性。 python的程序架构 一个python程序通常包括一个顶层程序文件和其它的模块文件(0个、1个或多个) 顶层文件:包含了程序的主要控制流程 模块文件:为顶层文件或其它模块提供各种功能性组件。模块首次导入(或重载)时,python会立即执行模块文件的顶层程序代码(不在函数内的代码),而位于函数主体内的代码直到函数被调用后才会执行。python也自带了很多模块,可以使用help(module)查看,这些被称为python标准库文件。 模块的执行环境 模块是被导入的(import),但模块也可以导入和使用其它模块,这些模块可以用python或其它编程语言写成。 模块可内含变量、函数以及类来进行其工作,而函数和类可以包含变量和其它元素。 建议:在顶层文件可以出现大量的控制流语句,而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类,这样程序在执行时效率才会高。 python导入模块 在导入模块时只能使用模块名,而不能使用带.py后缀的模块文件名 import语句:导入指定的整个模块,包括生成一个以模块名命名的名称空间 import module1[, module2[, ... moduleN ]] 建议一个import语句只导入一个模块 import module as module_alias from-import语句: 常用于只导入指定模拟的部分属性至当前名称空间。 from module import name1[, name2[, ... nameN ]] 例:from random import choice,randint,random 建议:在顶层文件可以出现大量的控制流语句,而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类,这样程序在执行时效率才会高。 import 和 from - import是赋值语句 import和from 是可执行语句,类似于def,因此,它们可以嵌套在if测试中,出现于def中等等 python执行到这些语句时才会对其进行解析,这意味着,所有来自模块的属性仅在import语句执行后才能使用。 import 和from 都是隐性赋值语句 import 将整个模块对象赋值给一个变量名;from将一个或多个变量名赋值给导入此模块的模块中的同名对象 模块就是名称空间:模块的名称空间可以通过属性__dict__或dir(M)获取;模块属性可通过点号(.)运算符获取,格式为M.attr;模块是一个独立的作用域(本地变量就是全局变量) import的工作机制 import语句导入指定的模块时会执行三个步骤: (1) 找到模块文件:在指定的路径下搜索模块文件 (2) 编译成字节码:文件导入时就会编译,因此顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃,只有被导入的文件才会留下.pyc文件。 (3) 执行模块的代码来创建其所有定义的对象:模块文件中的所有语句会依次执行,从头至尾,而此步骤中任何对变量名的赋值运算,都会产生所得到的模块文件的属性。 注意:模块只在第一次导入时才会执行如上步骤。后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象。reload可用于重新加载模块。 模块搜索: python解释器在import模块时必须先找到对应的模块文件 程序的主目录;PYTHONPATH目录(如果设置了些变量);标准链接库目录;任何.pth文件的内容(如果存在.pth文件) 这四个组件组合起来即为sys.path所包含的路径,而python会选择"在搜索路径中的第一个符合导入文件名"的文件。 import sys sys.path 返回一个路径列表,该路径列表是python解释器需要搜索的路径顺序列表
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
一、简介 py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具,这样,你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。 py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32com client和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。目前只有python2.x的才有对应版本的。 二、安装py2exe 从http://prdownloads.sourceforge.net/py2exe下载并运行与你所安装的Python对应的py2exe版本的installer,这将安装py2exe和相应的例子;这些例子被安装在lib\site-packages\py2exe\samples目录下。 三、py2exe的用法 如果你有一个名为helloworld.py的python脚本,你想把它转换为运行在windows上的可执行程序,并运行在没有安装python的windows系统上,那么首先你应写一个用于发布程序的设置脚本例如mysetup.py,在其中的setup函数前插入语句import py2exe 。 mysetup.py示例如下: # mysetup.py from distutils.core import setup import py2exe setup(console=["myapp.py"])
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感(review)。
1, 编译器编译源代码生成的文件叫做目标文件。 从结构上说,是编译后的可执行文件,只不过还没有经过链接 3.1 目标文件的格式 1,可执行文件的格式: Windows下的PE 和 Linux下的ELF 2,从广义上说,目标文件与可执行文件的格式几乎是一样的,所以广义上可以将目标文件与可执行文件看成是一种类型的文件。 3,可执行文件,动态链接库,静态链接库都按照可执行文件格式存储(Windows下是 PE-COFF格式,Linux下是ELF格式)。 4,Linux下命令: $: file ***
Ontology 的 NeoVM 虚拟机新增加了 DCALL、HAS_KEY、KEYS 以及 VALUES 等几条新的指令。因此,基于 NeoVM 的引用性动态语言对象的设计理论上可行,这可使得当前语言的支持能更接近原生语义。
除其他事项外,傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号(时域)分离为以离散频率(频域)起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换(DFT),这就是众所周知的快速傅里叶变换(FFT),它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算,也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析! 注意,本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
如果我们写的是图形界面程序,可能会打包成相应操作系统平台的二进制运行文件(当然也可能直接发 Python 代码给别人运行)。
在多道程序环境下,要使程序运行,必须先为之创建进程。而创建进程的第一件事,便是将程序和数据装入内存。如何将一个用户源程序变为一个可在内存中执行的程序,通常都要经过以下几个步骤:
重定位的意思就是修正偏移的意思. 如一个地址位 0x401234 ,Imagebase = 0x400000 . 那么RVA就是 1234. 如果Imagebase 变了成了0x300000, 那么修正之后就是 ImageBase + RVA = 0X300000+1234 = 0x301234.
Intel 处理器要求段在内存中的起始物理地址起码是 16 字节对齐的。这句话的意思是,必须是16 的倍数,或者说该物理地址必须能被 16 整除。 所以每个段的定义中都包含了要求 16 字节对齐的子句,所以必须有align=这个设置。align=16那么该段至少是16个字节。
Python编程语言是一款功能强大的免费开源的通用型计算机程序应用语言,对于经验丰富的开发人员来说,掌握这样一款语言在其程序开发中是一个比较重要的选择。我们今天就先来了解一下python打包方法的相关应用。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)将文件分成多个块存在不同的Datanode中,每个Datanode里的文件块都会有副本存在其他的Datanode中。当某个文件块丢失了,可以使用其副本替代,从而不会导致整个文件的损坏。
同时,由于 Python 绑定下的 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开,以简化交互过程及其扩展功能。
对系统某部分的加速时,其对系统整体性能的影响程度取决于该部分工作的所占的比重和加速程度。
这几天在做cs231n assignment2的时候,遇到了一个很严重的问题,但是现在解决了,所以就没问题。对于我而言,我非常喜欢问题,因为这样可以迅速提升自我,我们要学会针对性解决问题,遇事不怕的能力!那么我又碰到了什么问题了?如何利用谷歌很好的解决问题?下面一起来见证解决问题的方法!
一、简单的CS历史 现代大多数计算机都是基于冯.诺伊曼提出的存储程序原理采用冯.诺伊曼架构,即由运算器、控制器、存储器和输入输出设备组成。
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程,但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
ELF文件装载链接过程及hook原理 ELF文件格式解析 可执行和可链接格式(Executable and Linkable Format,缩写为ELF),常被称为ELF格式,在计算机科学中,是一种用于执行档、目的档、共享库和核心转储的标准文件格式。 ELF文件主要有四种类型: 可重定位文件(Relocatable File) 包含适合于与其他目标文件链接来创建可执行文件或者共享目标文件的代码和数据。 可执行文件(Executable File) 包含适合于执行的一个程序,此文件规定了 exec() 如何创
Python是最受欢迎和随需应变的通用编程语言之一。它是一种解释性的高级编程语言,支持多种编程范例,包括过程式,面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它通常被描述为“py自带着电池”。
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
我需要在Arm9的s3c2410 CPU上运行python,以下是我的编译过程。
链接是将各种代码和数据片段收集并组合为一个单一文件的过程,这个文件可以被加载到内存中执行。
py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具,这样,你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。 py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32com client和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。目前只有python2.x的才有对应版本的。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、简介py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具,这样,你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。 py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32com client和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。
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