首先,介绍下如何python调用cpp的代码。这里极力推荐pybind11。因为pybind11是一个轻量级,只包含头文件的库,他可以在C++中调用python,或者python中调用C++代码。其语法类似Boost.Python。可是不同的是Boost是一个重量级的库,因为为了兼容几乎所有的C++编译器,所以需要支持哪些最老的,bug最多的编译器。该作者考虑到现在c11...
在Python代码中,通过torch.utils.cpp_extension.load函数加载了一个名为fused的扩展模块,其中包括了这两个文件编译后的目标文件。 Python代码中的FusedLeakyReLUFunction和FusedLeakyReLUFunctionBackward类使用fused.fused_bias_act函数调用了C++扩展模块中的函数。 在C++扩展模块中,fused_bias_act函数根据输入张量的设备类...
lltm.cpp setup.py 现在,运行 pythonsetup.pyinstall,就可以来构建和安装扩展,注意GCC版本要符合要求。一旦构建了扩展,只需使用setup.py脚本中指定的名称将其导入Python即可,需确保首先导入torch,因为这将解析动态链接器必须看到的一些符号: In [1]: import torch In [2]: import lltm_cpp In [3]: lltm_cpp...
1importtime23#from lltm_py import LLTM #test pure python without cuda4fromlltm_cppimportLLTM#test pure cpp without cuda5importtorch67batch_size = 168input_features = 329state_size = 1281011X =torch.randn(batch_size, input_features)12h =torch.randn(batch_size, state_size)13C =torch.rand...
对于一个算子实现,需要用到.cu(Cuda)编写核函数、.cpp(C++)编写包装函数并调用PYBIND11_MODULE对算子进行封装。 注意:Cuda文件和Cpp文件不能同名!!!否则编译不通过!!! 我们这里以src/sum_two_arrays/为例进行解释 // src/sum_two_arrays/two_sum_...
代码结构还是很清晰的。include文件夹用来放cuda算子的头文件(.h文件),里面是cuda算子的定义。kernel文件夹放cuda算子的具体实现(.cu文件)和cpp torch的接口封装(.cpp文件)。 最后是python端调用,我实现了两个功能。一是比较运行时间,上一篇教程详细讲过了;二是训练一个PyTorch模型,这个下一篇教程再来详细讲述。
追女神必备!使用 Python 构建小红书用户动态监控系统(二)- 实现自动点赞和评论功能 悖论BeilunYang赞4阅读1.6k评论3 Redis 持久化原理分析和使用建议 vivo互联网技术赞3阅读1.4k评论1 MyBatis-Plus结合Spring Boot实现数据权限 Pursuer丶赞3阅读7.6k DeepSeek服务器繁忙?别慌,试试这几个方法!
main.py,这是python入口,也就是你平时写模型的地方。 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。
最后就是python层面,也就是我们用户编写代码去调用上面生成的库了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportnumpyasnpimporttorch from torch.utils.cpp_extensionimportload cuda_module=load(name="add2",sources=["add2.cpp","add2.cu"],verbose=True)# c=a+b(shape:[n])n...
通常我们会把和 GPU 相关的头文件放在 .h 文件里,把设备端执行的程序 (__global__ 定义的函数) 放在 .cu 文件里,这些程序我们用 NVCC 来进行编译。主机端的程序放在 .h 和 .cpp 里面,这些程序我们可以继续用 g++ 或 gcc 来进行编译。 通常我们有这几种编译的方法: ...