如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持,我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子.在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍(https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/add-custom-op.html ),这里我们主要把源码中对应的流程给捋清楚. 添加定制算子(Custom Operators)主要分为三步: 创建一个定制算子域(CusttomOpDomain): 创建一个定制算子(CustomOp),并将该算子

https://blog.csdn.net/u011765306/article/details/54562282 前言 今天因为要用到tile操作(类似np.tile,将数据沿axises进行数据扩充),结果发现mxnet中没有,而且很多操作都没实现,详细完成 度可以参看issue,还在完成中,不过这并不影响我们要用的操作,这里我们 需要实现自己的Op.当然,在官方的example/numpy-ops中已经给出部分例子.这里具体的记录一下. 自定义Op 自定义op都是去继承operator.p

作者:褚超群 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景介绍 在算法研究的过程中,算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层(neural network layer),比如 Layer Norm,Deformable Conv 等.为了实现这些层以进行实验,算法同学可以使用神经网络框架或者 numpy 中提供的基础操作(如张量/标量的加减乘除等)去组合出所需的层的功能.然而这通常会造成这些层的性能断崖式的下跌,大大影响了算法同学们尝试新算法的效率.所以很多情况下,算法同学们会选择为自己

如何在框架外部自定义C++ OP 通常,如果PaddlePaddle的Operator(OP)库中没有所需要的操作,建议先尝试使用已有的OP组合,如果无法组合出您需要的操作,可以尝试使用paddle.static.py_func,也可以按照这篇教程自定义C++ OP.当然,如果用若干OP组合出来的OP性能无法满足要求,也可以自定义C++ OP. 自定义OP需要以下几个步骤: 实现OP和注册OP,和在框架内部写OP完全相同,遵守"如何写新的C++ OP"的规范和步骤.当然,实现Gradi

自定义 DataLoader 如 数据输入 一文所介绍,OneFlow 支持两种数据加载方式:直接使用 NumPy 数据或者使用 DataLoader 及其相关算子. 在大型工业场景下,数据加载容易成为训练的瓶颈.在其它的框架中,数据加载流水线往往作为单独的模块存在,需要针对不同场景进行调整,通用性不高.在 OneFlow 中,DataLoader 及相关预处理算子,与其它普通算子地位等同,可以享受与其它算子一样的流水加速效果,轻松解决大规模数据加载的痛点. 在 OneFlow 中使用 Data

C++ 扩展 Op 本文将介绍如何使用 C++ 扩展 Op,与用 Python 扩展 Op 相比,使用 C++ 扩展 Op,更加灵活.可配置的选项更多,且支持使用 GPU 作为计算设备.一般可使用 Python 扩展 Op 用于快速预研,使用 C++ 扩展 Op 追求高性能. 使用 Python 扩展 Op 一文,并知晓以下知识点: OneFlow 中,逻辑上的运算单元 Op 的概念 OneFlow 中,实际负责运算的 Kernel 的概念 Op 种类的标识符 op_type_name 的概念

Python 扩展 Op 注意 :本文涉及的 Python Kernel 仅在 gcc 4.8.5 编译环境下充分测试,进一步的完善计划见 Issue 3951. 背景介绍 OneFlow 将各种对于数据的处理都抽象成了算子(operator),简称 op. op 是作用在输入 tensor 上的操作,并将操作的结果写到输出 tensor 上.OneFlow 内部已经提供了比较完备的 op 算子,可以在 ops 目录下找到. 当 OneFlow 已有的 Python 算子及其组合无法满足构建神经

如何写新的Python OP Paddle 通过 py_func 接口支持在Python端自定义OP. py_func的设计原理在于Paddle中的Tensor可以与numpy数组可以方便的互相转换,从而可以使用Python中的numpy API来自定义一个Python OP. py_func接口概述 py_func 具体接口为: def py_func(func, x, out, backward_func=None, skip_vars_in_backward_input=None): pa

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官

扩充 TensorFlow tf.tile 对数据进行扩充操作 import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2)) [1 2 3 1 2 3] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [5 6 5 6

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录: 使用image启动容器命令: docker run --name=: tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称: docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu YaoXu-Test-tensorflow-gpu- Docker 参考链接: https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_supp

性能优势 TensorFlow在大规模分布式系统上的并行效率相当高,如下图所示: 图5:TensorFlow并发效率 在GPU数量小于16时,基本没有性能损耗,在50块的时候,可以获得80%的效率,也就是40倍 的单GPU提速.100块的时候,获得56块的提速. 为了达到这种高效并发性能,tensorflow做了很多优化,包括单不限于以下几点: 子图消重: 在Tensorflow中有很多高层的运算操作,这些运算操作可能是有很多复杂的底层计算组合而成的,当有很多个高层运算存在时,它们的前几层的运算

今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块.这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求.这时,用 C.C++.CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了. 由于目前市面上

PyTorch结构介绍对PyTorch架构的粗浅理解,不能保证完全正确,但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握.水平有限,如有错误,欢迎指错,谢谢! 几个重要的类型和数值相关的TensorVariableParameterbuffer(这个其实不能叫做类型,其实他就是用来保存tensor的)Tensor: PyTorch中的计算基本都是基于Tensor的,可以说是PyTorch中的基本计算单元. Variable: Tensor的一个Wrapper,其中保存了Variable的创

OFRecord 数据集加载 在数据输入一文中知道了使用 DataLoader 及相关算子加载数据,往往效率更高,并且学习了如何使用 DataLoader 及相关算子. 在 OFrecord 数据格式中,学习了 OFRecord 文件的存储格式. 本文,将围绕 OneFlow 的 OFRecord 数据集的加载与制作展开,主要包括: OFRecord 数据集的组织形式 加载 OFRecord 数据集的多种方式 OFRecord 数据集与其它数据格式的相互转化 什么是OFRecord数据集 在 O

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架,是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品,已经在农业.医疗.林业.科研.服务等领域成功应用.无论是已入职场的深度学习从业者.爱好者,亦或是在校学生,百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献代码,与实时分享项目的成功应用和的奇思妙想.贡献的代码可以是模型.框架的算子.框架新增功能或者飞桨平台优化建议等.一旦贡献的代码被飞桨接受,将有机会让更多的深度学习用户受益.同时,为了促进深度学习快速发展和应用,飞桨会定期组

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PyTorch神经网络集成技术 create_python_neuropod 将任意python代码打包为一个neurood包. create_python_neuropod( neuropod_path, model_name, data_paths, code_path_spec, entrypoint_package, entrypoint, input_spec, output_spec, input_tensor_device = None, default_input_tensor_