Hi，欢迎大家在有空的时候做客【江涛学编程】，这里是2023年的第6篇原创文章，新年新气象，在这里我祝读者朋友们都好好的，
LibTorch 是 PyTorch 提供的一个二进制发行版，包含了所有必要的头文件、库和 CMake 配置文件，便于开发者依赖 PyTorch 开发应用。...此外，针对 Windows 开发者，提供了 Visual Studio 扩展的使用指南，以及如何在遇到问题时通过论坛或 GitHub Issues 寻求支持的信息：https://pytorch.org...由于 LibTorch 与 PyTorch 的接口高度一致，LibTorch 除了支持网络操作外，还是一个功能强大的张量库，提供了类似于 PyTorch 的清晰和易用的接口。...LibTorch 支持 GPU 加速，使得模型推理过程可以充分利用 GPU 的计算能力，相比于其他 C++ Tensor 库，在性能方面可能具有优势，尽管这需要具体测试来验证。...在使用场景上，虽然 Python 因其简洁的语法和丰富的库而成为深度学习的首选语言，LibTorch 提供了一种在 C++ 环境中部署 PyTorch 模型的解决方案。
因为 PyTorch 虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于 PyTorch 已经写好的这些操作，假如我们组合起来成为一个新的算子（OP），PyTorch 不会管你的算法的具体执行流程，一般 PyTorch...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...这里存放的都是最基础的 Tensor 库的代码，可以运行在服务端和移动端，C10 主要目的之一是为了统一 PyTorch 的张量计算后端代码和 caffe2 的张量计算后端代码。...", np.uint8(warpffine_img * 255.0)) 从上述脚本代码可以看到，affine_torch 接收的是 GPU 类型的Tensor 数据，其底层会在 GPU 上执行相关计算。...类型的Tensor, 如果是cpu类型的Tensor, 则需要首先放到对应的编号为：local_rank的GPU上
系列教程列表： Libtorch系列教程1：一个丝滑的C++ Tensor库 Libtorch系列教程2：torch::Tensor的使用 这篇文章中，我们暂时忽略网络训练和推理，详细展开Libtorch...中Tensor对象的使用，看看将Libtorch当作一个纯粹的Tensor库来使用时，有哪些注意事项。...1.1 Tensor创建 Tensor 创建的方式比较多，包括从字面量创建，从C++ 原生的数组创建，从vector创建，从Libtorch自带的函数创建等。...1.5 获取Tensor中的数据 Tensor是一个Libtorch的对象，那怎么把它中的数据拿出来保存到文件中或传给别的函数呢？...由于Libtorch不仅仅支持CPU，还支持各种类型的GPU，因此有很多设备类型。 所有的设备类型参见这里。
在 Windows 中创建新的 GPG Key，你需要安装一个称为 gnupg 小工具。...然后你可以看到运行的 Kleopatra，我们是需要使用这个来创建 PGP Key 的。 https://www.ossez.com/t/windows-gpg-key/745
除此之外，由于Libtorch中的大部份接口都是与Pytorch一致的，所以Libtorch还是一个很强大的张量库，有着类似Pytorch的清晰接口，这在C++中很难得的。...此外Libtorch 是支持GPU的，主要用于模型的推理过程，但我猜测使用GPU的话，Libtorch的Tensor操作在速度上相比别的C++ Tensor 库可能有优势，具体速度需要测试对比。...Libtorch另一个优势是编译简单，只要你安装了Pytorch，Libtorch就可以直接使用，省去了复杂的安装和配置，一分钟内就能跑起来一个简单的的示例程序。...总结来说，Libtorch有以下很吸引人的特性： 强大如Numpy和Pytorch的C++ Tensor库，写法优雅丝滑，并且是支持GPU的。...使用CMake 编译一个简单例子 这里写一个简单的Libtorch例子，创建一个5x5的矩阵，然后调用einsum函数来计算矩阵的迹（对角线元素的和）： // 引入Torch头文件，Tensor类在此头文件中
tensorFromBlob() 方法将创建一个新张量，但只有在为这一张量创建一个新「存储」之后。存储是指存储数据指针的地方，它并不在张量结构内部。张量存储正是我们下一节要讨论的内容。...= tensor_b.storage().data_ptr() True 如 THFloatStorage 结构中的第七行代码所示，它有一个指向 THAllocator 结构的指针。...然而当我们希望分配存储给 GPU，我们最终会使用如 cudaMallocHost() 那样的 CUDA 分配器，我们可以在下面的 THCudaHostAllocator malloc 函数中看到这一点。...PyTorch 支持部分方法，但为了简单起见，我将讨论在 MacOS 上使用 CPU（而不是 GPU）的情况。...这种分配器实际上是「smart allocator」的特例，因为它包含通信控制逻辑单元，并使用了另一个称之为 THRefcountedMapAllocator 的分配器，它将创建市级共享内存区域并调用
CUDNN安装 打开cuDNN下载页面 解压后我们得到以下的目录结构： 我们将文件夹覆盖到上面的CUDA安装目录下，比如我的CUDA的安装目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU...鼠标右键此电脑 => 属性 => 高级系统设置 => 环境变量，将CUDA的安装目录添加到CUDA_PATH变量中 然后在PATH中添加以下路径： C:\Program Files\NVIDIA GPU...Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\libnvvp C:...\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\...print(torch.cuda.is_available());" os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU
在这篇指南中，我们将会讲解如何在 Linux 终端创建一个 CentOS 启动 U 盘。你可以在任何支持 U 盘启动的电脑上，插入这个启动 U 盘，进行启动，测试，或者安装 CentOS。...三、在 Linux 上创建一个 CentOS7 启动 U 盘 虽然有很多不同的 GUI 工具，允许你将 ISO 镜像刷入 USB 可移动磁盘，但是，在这篇文章中，我们将会使用dd命令来创建一个 CentOS7...创建一个 CentOS7 启动 U 盘很快并且很容易操作，仅仅按照下面的详细步骤来： 01.将 USB 可移动磁盘插入 USB 口。 02.使用lsblk命令找出你的可移动磁盘的名字。...0 16G 0 part [SWAP] └─nvme0n1p3 259:3 0 216.4G 0 part / 在我们的例子中，USB 设备名字是:/dev/sdx,但是你的系统上可能是不同的名字...四、总结 在这篇文章中，你已经学习了在 Linux 终端如何创建一个 CentOS 启动 U 盘。
长话短说，今天介绍如何在windows上使用Git上创建一个可执行的shell脚本。...“首先我们要知道windows上Git默认添加的文件权限是:-rw-r--r--(对应权限值是644)，而通常创建的shell脚本都希望天然可执行，故有必要在Windows上使用Git管理shell脚本时保证可执行权限
这使得BAGUA有可能实现一个更有效的流水线。在确定反向传播的第一次运行中的桶的分区后，BAGUA会仔细地将桶内的参数（如模型参数、梯度和优化器状态）对齐到一个连续的内存空间。...2.1.1 Tensor 我们一般印象中的 Tensor 如下： 实际上，张量分为元信息区（Tensor） 和 存储区（Storage）。...Size 是张量的维度。 Storage offset 是数据在storage中的索引。是张量第一个元素与storage第一个元素的偏移量。...Stride 是storage中对应于张量相邻维度间第一个索引的跨度，是在指定维度中从一个元素跳到下一个元素所必需的步长。...这意味着同一台机器上的GPU将首先相互通信。之后，机器进行节点间通信。这可以在节点间通信成本较高时提高性能。
更新libtorch版本如果你正在使用较旧的libtorch版本，尝试更新到最新版本，以便修复可能存在的问题。在libtorch的官方GitHub仓库上可以找到最新的版本和更新记录。4....在libtorch的GitHub仓库或官方论坛上，你可以提出问题并向开发人员咨询，以获取更详细的帮助和解决方案。下面是一个示例代码，展示了如何使用libtorch进行图像分类任务。...libtorch是PyTorch的C++前端库，它允许开发者在C++环境中使用PyTorch的功能和能力。libtorch提供了一个用于构建、训练和部署深度学习模型的高性能C++接口。...灵活和丰富的API支持：libtorch提供了丰富的API支持，包括张量操作、模型构建、优化器、损失函数等。...跨平台支持：libtorch支持各种主流操作系统（如Windows、Linux和macOS）和硬件平台（如CPU和GPU），使得开发者可以将训练的模型轻松地部署到不同的平台上。
，那么模型保存就非常简单了，只需要调用save并传递一个文件名即可，需要注意的是如果想要在gpu上训练模型，在cpu上做inference，一定要在模型save之前转化，再就是记得调用model.eval...libtorch的安装非常简单，只需要在pytorch官网（https://pytorch.org/）下载对应版本，解压即可。会得到一个结构如下的文件夹。...libtorch/ bin/ include/ lib/ share/ 然后就可以构建应用程序了，一个简单的示例目录结构如下： example-app/ CMakeLists.txt...module.forward(inputs).toTensor(); std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n'; 前两行创建一个...使用torch::ones()创建输入张量，等效于C ++ API中的torch.ones。
前言 填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在...接下来使用cmake来进行配置吧，我们首先自己创建一个文件夹，存放我们的主程序main.cpp还有CMakeLists.txt，然后我们再创建一个build的空文件夹，之后我们编译好的文件都存放在build...Pytorch版本不是稳定版)，在这里使用window下的libtorch读取是会发生错误的，所以我们需要利用正式版1.0版本的Pytorch去导出一个模型。...simnet.exe放到一个文件夹中，这时，我们点击simnet.exe就可以直接运行了： 后记 libtorch在WIndow端的使用也不是很复杂，我们根据运行环境不同下载不同版本的libtorch...缺失nvToolsExt64_1.dll 如果在使用GPU版本的libtorch的时候遇到缺少nvToolsExt64_1.dll，直接从网上下一个放到C:\Windows\System32目录下即可(
以下是LibTorch的一些主要特点和功能： 1.高性能：LibTorch被优化为高性能的C++库，可提供快速且高效的计算能力。...它利用了底层的C++实现，可以在支持的硬件上获得最佳的计算性能。 2.深度学习支持：LibTorch支持各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、语义分割、机器翻译等。...3.跨平台支持：LibTorch可在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS。这使得你可以在不同的设备上进行模型开发和部署，以满足特定的应用需求。...应用示例 有一个不错的LibTorch学习Github仓库推荐：https://github.com/clearhanhui/LearnLibTorch Libtorch（c++）很多方面与Pytorch...创建张量tensor示例： #include #include int main() { // 创建一个(2,3)张量 torch
PyTorch 另一个有趣且不寻常的特性在于，它可以通过在张量上使用突变的代码进行微分，这是命令式程序的基本构建块之一。...这一核心 libtorch 库用来实现张量数据结构、GPU 和CPU 算子以及基本的并行基元。它还提供了一个自动微分系统，包括用于多数内置函数的梯度公式。...这种方法的一个有趣副作用在于，它允许社区快速创建到多个其他语言的 binding ，产生了 NimTorch、hasktorch 等新项目。...分离控制和数据流 控制流的解由 Python 和优化的、在主机 CPU 上执行的 C++ 代码来处理，在设备上产生一个算子调用的线性序列。算子可以在 CPU 或 GPU 上运行。...在该例中，GPU 执行花费的时间约是 CPU 调度的3倍。精确的比例则取决于主 CPU 和 GPU 的相对性能、每个张量中的组成部件数量以及在 GPU 上实现的浮点运算的平均算法复杂性。 ?
在我的博客中添加看板娘 五、在我的博客中添加点击特效 六、在我的博客中添加雪花飘落特效 七、设置背景音乐 八、设置博客文章评论功能 九、设置博客点赞按钮 十、设置博客文章返回顶端按钮 一、前言 我总想着一个人学了那么多东西...所以，弄一个自己的博客，把学过的，学到的东西留下来，让自己看得到，也能让别人看得到。与这个世界的交互，从此刻开始吧！ 二、账号注册与申请我的博客 这里我使用的是博客园平台。...三、设置我的博客中的板式 我的博客背景代码是参考另一个博主的博客，原博主连接：https://www.cnblogs.com/themysteryofhackers/p/11902072.html 1、...雪花颜色 var flak = $("").css({position:"absolute","top":"0px"}).html("✽");//定义一个雪花
迁移到 GPU 虽然我们当前的脚本可以在 CPU 上正常运行，但我们都知道卷积在 GPU 上运行得更快。让我们快速讨论一下如何将训练迁移到 GPU 上。...为此，我们需要做两件事：为我们分配的张量传递 GPU 设备规范，并通过to()方法将任何其他张量显式复制到 GPU 上，C++前端中的所有张量和模块都有这个方法。...实现这两个目标的最简单方法是在我们的训练脚本的顶层创建一个torch::Device实例，然后将该设备传递给张量工厂函数，如torch::zeros以及to()方法。...如果我们希望不同的张量存在于不同的设备上，我们可以传递单独的设备实例（例如一个在 CUDA 设备 0 上，另一个在 CUDA 设备 1 上）。...我们准备在 CPU 或 GPU 上训练我们的 GAN。
为了创建输入张量，我们使用torch::ones()，相当于 C++ API 中的torch.ones。然后我们运行script::Module的forward方法，将我们创建的输入向量传递给它。...在 ONNX Runtime 上运行图像模型 到目前为止，我们已经从 PyTorch 导出了一个模型，并展示了如何加载它并在 ONNX Runtime 中使用一个虚拟张量作为输入来运行它。...，可以在多个平台上以及 CPU 和 GPU 上运行。...在此示例中，我们构建了一个执行两个子任务的自定义模块： 对输入进行线性变换，并 使用转换结果在掩码张量上获取索引。...为了实现高 GPU 效率（如 TFLOPS/GPU），保持 GPU 过度订阅计算内核是至关重要的。换句话说，GPU 不应因未解决的数据依赖关系而被阻塞。
尽管如此，这是一个很好的开始。 GPU 设备上的性能 关于 PyTorch 的ATen后端的一个奇妙事实是，它抽象了您正在运行的计算设备。...这意味着我们为 CPU 编写的相同代码也可以在 GPU 上运行，并且各个操作将相应地分派到针对 GPU 优化的实现。对于某些操作，如矩阵乘法（如mm或addmm），这是一个巨大的优势。...我们不需要对实现进行任何更改，只需在 Python 中将张量放入 GPU 内存，要么在创建时添加device=cuda_device参数，要么在创建后使用.to(cuda_device)： import...我们将讨论如何在 C++中处理张量，如何高效地将它们转换为第三方张量格式（在本例中为 OpenCV Mat），如何在 TorchScript 运行时注册您的运算符，最后如何编译运算符并在 Python....ptr()方法来获取底层数据的原始指针（就像之前 PyTorch 张量的.data_ptr()一样）。
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
