首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Halide::GeneratorInput<Halide::Func>中没有名为dim的成员

Halide::GeneratorInput<Halide::Func>是Halide库中的一个模板类,用于表示输入参数。它没有名为dim的成员。

Halide是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了一种用于定义、调度和执行高性能计算图的方法。Halide的设计目标是将算法的定义与计算的调度和优化分离开来,以便开发人员可以更好地控制计算的细节。

GeneratorInput是Halide中用于表示输入参数的类模板。它可以用于定义输入图像、缓冲区或其他数据类型作为算法的输入。在Halide::GeneratorInput<Halide::Func>中,<Halide::Func>表示输入参数的类型是一个函数。

在Halide::GeneratorInput<Halide::Func>中,没有名为dim的成员。这意味着该类没有直接提供用于获取输入参数维度信息的成员函数或变量。但是,可以通过使用Halide::Func的成员函数来获取输入参数的维度信息。

对于Halide::Func对象,可以使用dim()成员函数来获取其维度信息。dim()函数接受一个整数参数,表示要获取的维度索引。例如,对于一个名为input的Halide::Func对象,可以使用input.dim(n)来获取第n维的大小。

在Halide中,可以使用Generator类来定义和生成计算图。Generator类包含一个或多个GeneratorInput成员,用于表示输入参数。通过定义GeneratorInput成员,可以指定输入参数的类型、名称和其他属性。

总结起来,Halide::GeneratorInput<Halide::Func>是Halide库中用于表示输入参数的类模板,它没有名为dim的成员。要获取输入参数的维度信息,可以使用Halide::Func的dim()成员函数。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

部署神器 Halide:零基础实现高性能算法

下图将 Adobe 产品中的算法与 Halide 的实现进行比较: Halide 仅用 60 代码,就可以超过 Adobe 的专家花费 3 个月优化的算法,并且可以轻松地移植到 GPU 上,给算法开发带来了很多便利...我们仅需要定义数个循环变量以及运算的描述: Var i,j; RDom k(0,c); func(i,j) += A(i,k)*B(k,j) 比起之前的 c 实现简洁了不少,循环被隐藏在对 func 的定义中...Schedule primitive Halide 提供了一系列的原语(primitive)来定义优化过程,原语是对一些硬件特性以及常见优化范式的封装,能够被应用在 DSL 的 Func 上,我们不再需要关心这些原语对应的硬件功能的细节...上图中访问顺序从 row-major 变成了 col-major,但是最终的计算结果依然没有受到影响。...但是如何选择合适的原语优化算法对于没有相关经验的同学来说依然是一个难点,这个问题是否存在解决方案呢?

1.1K20
  • 【AI系统】计算与调度

    计算与调度计算与调度的来源图像处理在当今物理世界中是十分基础且开销巨大的计算应用。图像处理算法在实践中需要高效的实现,尤其是在功耗受限的移动设备上。...这是一个一对多的映射,这个计算本身可以有多种不同的实现方式,这些实现方式在不同场景、不同输入、不同机器、不同参数上各有千秋,没有一个最佳的覆盖所有面的实现。...调度变换的方式Halide 调度变换在调度中可以使用许多优化手段,这些方式可以通过变换调度树来体现。...当然在代码中 Halide 提供了封装好的 api,原始代码:Var x("x"), y("y"); //定义两个变量Func gradient("gradient"); //定义一个待执行的 functiongradient...如果用 Halide 实现一个完整的算子,它就是这样的风格:Func blur_3x3(Func input) { Func blur_x, blur_y; Var x, y, xi, yi; /

    13410

    业界 | Facebook发布Tensor Comprehensions:自动编译高性能机器学习核心的C++库

    在此发布中,我们能提供: 一种以简单语法形式表达大量机器学习 idea 的数学符号; 一个基于 Halide IR 的 C++前端,面向此数学符号; 一个基于 Integer Set Library(ISL...Halide 使用类似的高级函数式语法描述图像处理流程,接着在独立的代码块中,将其明确调度到硬件上,详细说明操作是如何被平铺、矢量化、并行化和融合的。...Halide 的自动调度是一个活跃的研究领域,但对于 GPU 上运行的 ML 代码还没有很好的解决方案。 ? Tensor Comprehension 将 Halide 编译器作为所要调用的库。...图中的数字表示最初计算张量元素的顺序,箭头表示它们之间的依赖关系。在该案例中,图像的旋转对应着允许深层运算符混合的循环交换。...此外,即使存在这些框架可以使用的运行时调用库,对于用户的特定网络和数据集也无法提供最优的性能,因为它没有优化运算符之间的关系,也不存在对数据的大小和形状进行优化的工具。

    1.3K80

    【AI大红包】Facebook发布张量理解库,几分钟自动生成ML代码

    在这次发布的版本中,我们将提供: 表达一系列不同机器学习概念的数学符号 用于这一数学符号的基于Halide IR的C++前端 基于Integer Set Library(ISL)的多面体Just-in-Time...Halide使用类似的高级函数语法来描述图像处理流水线,然后在单独的代码块中,明确将其调度(schedule)到硬件上,详细指定运算如何平铺、矢量化、并行和融合。...目前有很多研究积极关注Halide的自动调度(Automatic scheduling),但对于在GPU上运行的ML代码,还没有很好的解决方案。 ?...由于没有或者没有去优化内存管理,我们的流程可以轻松高效地集成到任何ML框架和任何允许调用C++函数的语言中。 ?...图中的数字表示最初计算张量元素的顺序,箭头表示它们之间的依赖关系。在这个例子中,数字旋转对应loop interchange,深度算子融合就发生在这个过程中。

    763150

    FAIR 开源 Tensor Comprehensions,让机器学习与数学运算高性能衔接

    在 NumPy 层级,研究人员需要写一个全新层,并在以 PyTorch 为代表的深度学习库中链接已有运算,然后进行小规模测试。如果要运行大规模实验,需要通过数量级加速检测其代码实现。 2....对于研究员而言,如何寻找一条新的实现思路成为了巨大挑战。 而在 Tensor Comprehensions 中,研究员们得以将这一流程从几天甚至几周减少到数分钟。...多 GPU 自动调节器 早期工作 Halide 是一种最近在高性能图像处理领域颇受欢迎的语言,它采用类似的高级函数语法来描述一个图像处理的 pipeline,随后在单独代码块中调度到硬件上,并且详细到如何平铺...对于具有专业知识的人而言,这是一种非常高效的语言;但对于机器学习从业者来说,这一难度并不小。Halide 的自动调度在研究上非常活跃,但对于 GPU 上运行的机器学习代码,目前还没有很好的解决方案。...图中数字表示最初计算张量元素的顺序,箭头表示它们之间的依赖关系。在这个例子中,数字旋转对应于循环交换,能够实现深度操作器的融合。

    92980

    【AI系统】AI 编译器基本架构

    这些运算在传统的编译器中难以直接表示和优化。高级 IR 的设计考虑到了这些特点,能够更自然地表示神经网络模型的计算图结构,从而为针对这些模型的优化提供了基础。...基于 Halide 的 IR:Halide 是一种用于图像处理领域的编程语言和库,它提供了一种高效的方式来定义图像处理算法并生成高性能的代码。...常用的节点级优化方法包括 Zero-dim-tensor elimination(零维张量消除)、Nop Elimination(空操作消除)等。...这里提出两个常见的自动调优方法。Halide/TVM 方法:Halide 和 TVM 是两个常用的深度学习编译器,它们提供了一种将调度和计算表达分开的方式。...然而,如果 DL 编译器需要利用现有的优化核心库,则需要将数据布局和融合风格转换为核心库中预定义的类型,可能会破坏最优的控制流。

    19010

    将矩阵乘法的性能提升200倍!AutoKernel算子优化工具正式开源

    AutoKernel支持以plugin的形式,将生成的自动优化算子一键部署到推理框架Tengine中。 下面,本教程将带领大家一步步优化矩阵乘法GEMM。...AutoKernel使用的Halide是如何实现自动优化的呢?...以下是更为详细的优化步骤: STEP1 第一个步骤是不带任何优化的。用Halide语言直接描述GEMM的计算过程。...STEP5 调度策略在上一步的基础上增加unroll展开。如果循环体内的语句没有数据相关依赖,循环展开可以增加并发执行的机会,使得更充分利用寄存器,减少循环时每个操作内存加载和保存的次数。...为了更便于大家体验算子优化,AutoKernel项目计划于12月22日进行视频直播讲解的工具的使用教程,并答疑在使用过程中遇到的困难点,手把手带你飞!

    1.2K20

    浙大校友李旻辰获SIGGRAPH 2021最佳博士论文奖,连续四年华人学者包揽此奖项

    Jonathan 最闻名的是他在编程语言 Halide 及其编译器方面的工作,Halide 专为编写数字图像处理代码而设计,已成为计算摄影和图像处理的行业标准。性能一直是计算机图形的核心。...通过将算法与其优化方式完全分离,Halide 可以更轻松地实现高性能,用 Halide 编写的代码往往比 C 代码简洁得多,并且在各种处理器上的运行效率都更高。...Marc 在 1993-96 年开始了他的 ACM SIGGRAPH 服务生涯,在此期间,他也是教育委员会的普通成员,并参加规划和开发计算机图形学课程的会议和研讨会,他于 1996-98 年担任教育部主任...Seaman 在这些作品中覆盖了图像、音乐和文本关系,并经常创造所有媒体要素并阐明所涉及的操作媒体过程。...成员均为领域内的领导者,凭借其努力塑造了学科或行业,并引领了计算机图形和交互技术的研究或创新。2018 年首届 SIGGRAPH 学术团体由过往的 SIGGRAPH 奖项获得者组成。

    42220

    解析卷积高速计算中的细节,有代码有真相

    我们还没有研究步幅,膨胀,或其他参数。如果我在这里输入MobileNet的第一层的大小,然后用普通的C语言运行它,它会花费惊人的22秒!...理论峰值没有达到(从来没有)的原因是内存访问也需要时间—如果不能快速获得数据,那么仅仅快速处理数据是不够的。事实证明,上面嵌套的for循环使得数据访问模式非常困难,这使得缓存利用率很低。...Halide是c++中的一种嵌入式语言,它帮助抽象这些概念,并被设计用来帮助编写快速图像处理代码。通过分解算法(要计算什么)和计划(如何/何时计算),可以更容易地试验不同的优化。...CPU缓存的速度要快几个数量级,但要小得多,因此正确使用它们至关重要。但是没有明确的指令说“加载数据以缓存”。它是一个由CPU自动管理的进程。...但看看B会发生什么: 该列的下一个元素没有出现在缓存中—在获取数据的时候,我们得到一个cache miss和CPU stalls。 一旦数据被获取,缓存也被填充在同一行B的其他元素。

    1.3K20

    教程 | 如何通过PyTorch上手Tensor Comprehensions?

    TC 依赖于大型 C++ 项目,如 Halide、Tapir-LLVM 及 ISL。因此,我们使用 Anaconda 来可靠地分配这些依赖。因此 TC 不提供 PyPI 安装包。 2....TC 语言快速入门 TC 符号关注层的数学本质,将性能优化交给使用 Halide 和 polyhedral 编译技术的后端代码,这些技术累积了数十年来最先进的 Loop Nest Optimization...A 中 dim=0 的所有坐标, 即,i 在 range(0, M) 里 j 是 B dim = 1 中的所有坐标,即,j 在 range(0, K) 里 kk 是由 0 到 N 推断出的所有坐标 output...0:{kH} 类似与 Python 中的 range(kH)。 注意:传入标量的语法在下一版本中可能会发生变化。...缺少循环 如果你想写一个 RNN,很容易把它视作相对于时间的 for 循环。但是,TC 语言目前还没有循环结构。如果你真的想写 RNN,可以试着把它展开。

    1.3K70

    如何实现高速卷积?深度学习库使用了这些「黑魔法」

    Halide语言 本文讨论的优化有时需要使用C语法甚至汇编语言这类底层的低级语言。这会影响代码的可读性,还会使尝试不同优化方法变得困难,因为它需要重写全部代码。...Halide是一种嵌入到 C++ 中的语言,它可以帮助抽象概念,旨在帮助用户写出快速的图像处理代码。...下图展示的是该卷积运算被实现为矩阵相乘的形式。右侧的矩阵是im2col的结果,它需要从原始图像中复制像素才能得以构建。左侧的矩阵是卷积的权重,它们已经以这种形式储存在内存中。 ?...C[i, j] += A[i, k] * B[k, j] 使用Halide语言: Halide::Buffer C, A, B; Halide::Var x, y; C(x,y) += A(k, x)...因为乘/加的顺序对结果没有影响。

    1K30

    Python并不完美,Swift正在成长为深度学习语言

    类似地,你也可将 C 和 C++ 库导入 Swift(对于 C++,你要确保头文件是以 C 语言写的,没有 C++ 的特性)。...这意味着 Swift 本质上非常靠近硬件,其间没有用 C 语言编写的其它层的代码。这也意味着 Swift 代码非常快,就像前面提到的那样。...想象一下,如果能够基于数据使用深度学习来帮助优化低层的内存分片算法(这正是 Halide 语言想要实现的功能),会怎么样?...有关 Halide 语言的更多信息:https://www.youtube.com/watch?v=3uiEyEKji0M。这还仅仅是个开始,机器学习在编译器中更多有创意的应用正在路上!...所以,早点参与到 Swift 的发展中能为你提供先发优势。 ?

    45830

    Python并不完美,Swift正在成长为深度学习语言

    类似地,你也可将 C 和 C++ 库导入 Swift(对于 C++,你要确保头文件是以 C 语言写的,没有 C++ 的特性)。...这意味着 Swift 本质上非常靠近硬件,其间没有用 C 语言编写的其它层的代码。这也意味着 Swift 代码非常快,就像前面提到的那样。...想象一下,如果能够基于数据使用深度学习来帮助优化低层的内存分片算法(这正是 Halide 语言想要实现的功能),会怎么样?...有关 Halide 语言的更多信息:https://www.youtube.com/watch?v=3uiEyEKji0M。这还仅仅是个开始,机器学习在编译器中更多有创意的应用正在路上!...所以,早点参与到 Swift 的发展中能为你提供先发优势。 ?

    62720

    OpenCV高性能计算基础介绍

    OpenCV在不断的迭代中,逐渐向几个方向扩展着其计算能力,下面以OpenCV中每个方向对应的类为锚进行列举: cv::Mat OpenCV中最基础的数据结构,具有存储多种数据类型的多维矩阵的能力,也可用来表示图像...,如Halide和OCL等。...需要注意的是,这与写时复制 (COW) 不同,OpenCV无法判断Mat的数据何时被写入,如果改变了一个副本data指针所指向的数据而在此之前没有调用create()等函数改变data指针本身的值,那么所有副本的数据都会发生变化...当中间变量的生命周期足够长(如作为成员变量时),我们有两种内存分配策略: 提供setSize()接口,由用户决定设定所有中间变量的尺寸的时机。...由于CUDA上的malloc()通常远比CPU上更耗时,内存池能极大减小需要临时缓冲区的CUDA操作的额外开销。但我仍推荐开发者在能够选择接口形式时把缓冲区设为成员变量以降低风险。

    1.7K20

    【比竞争对手快3倍】微软官方发布CNTK 2.0,增加 Python 和 Keras 支持

    这是一个开源的深度学习工具包,以前的名字是 CNTK,是微软对应竞争对手的TensorFlow,Caffe 和 Torch 的工具。...GitHub地址:https://github.com/microsoft/cntk Cognitive Toolkit 2.0 新功能: 支持 Keras 的 CNTK 后端 使用 Halide 非常快的二进制卷积...在这次升级中,该团队不仅改进了认知工具包对其他类型的神经网络的性能,而且为未来更好地扩展系统奠定了基础。 例如,增加了 Keras 支持。...“没有哪个工具包使所有方面都很好用的,”黄学东说,“我们的目的是帮助AI社区,我们不是说微软认知工具包能解决所有问题。”...像 Google,Facebook以及其他公司一样,微软当然也希望机器学习生态系统围绕它的工具包构建更多解决方案。为了做到这一点,它需要增加在开发者中的心理占有率。

    76680

    专栏 | 陈天奇等人提出AutoTVM:让AI来编译优化AI系统底层算子

    当时的深度学习并没有现在那么火热,也没有现有的 GPU 卷积实现,我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM,当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。...这个在之前 TVM 的介绍里面我们提到过,我们通过参考改进 Halide 的 schedule 编程源语,加入了对于 GPU,加速器的抽象支持,通过一年的努力使得搜索空间基本可以匹配手写优化的性能。...我们也需要不断地总结抽象的优化规律,加入到 TVM 的原语中。...其实在这个整个优化的过程中机器学习算法只是起到了重要但是只是一部分的作用。在一些如 ARM 我们的先验模版比较强的情况下,随机搜索就可以达到非常不错的效果。...包括本次工作在内的 TVM 工作是整个社区团队一起努力的结果(而并非第一作者作者个人),转载本专栏文章时请注明 TVM 社区。 本次机器学习相关工作主要成员来自华盛顿大学,上海交大和复旦大学。

    1.5K30

    发掘 ARM GPU 的全部深度学习性能,TVM 优化带来高达 2 倍性能提升

    Mali GPU 使用统一的全局内存。在英伟达的 GPU 中,我们通常会将数据复制到共享内存中,因为英伟达的 GPU 在物理层面上将全局内存、共享内存和寄存器区分开了。...使用 VGG-16 中的卷积层作为微调样例,其配置如下所示。这里我们假设批量的大小为 1。 ? 作为基准,我们还列出了 Arm Compute Library 中该层的性能。 ?...(这个想法来自于 Halide:http://halide-lang.org/ ) 下面的代码简单地将坐标轴(axes)绑定到 GPU 线程,以便我们的代码可以在 Mali GPU 上运行。...print(func.imported_modules[0].get_source()) 由于 OpenCL 代码太长,无法在这里粘贴,而由于做了大量的展开,也很难以阅读。...端到端的基准测试 在本节中,我们将采用一些比较流行的深度学习网络,用来测试不同底层间的性能差异。

    3.3K100

    mlc-llm 推理优化和大语言模型搭建解析(文末送书)

    # 定义了一个名为create_wkv_func的函数,它接受一个名为hidden_size的参数, # 类型为整数,一个名为dtype的参数,类型为字符串,一个名为out_dtype的参数,类型为字符串...self.embedding_dim = embedding_dim # 将embedding_dim赋值给类成员变量self.embedding_dim。...# 创建一个名为weight的Parameter,形状为(num_embeddings, embedding_dim), # 数据类型为dtype,并将其赋值给类成员变量self.weight...的可学习参数,形状为(self.hidden_size,), # 数据类型为config.dtype,命名为"ffn_{index}_time_mix_k",并将其赋值给类成员变量self.time_mix_key...(gv, func) # 返回转置矩阵乘法代码生成器的 builder 对象中的模块。

    1.7K10
    领券