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...
打开shell 命令窗口,输入“python setup.py build_ext -i” ,运行后生成 build 文件夹和 .pyd 库文件。 生成pyd文件 注尝试通过include头文件方式包含 cpp 代码来进行封装,会显示报错“无法解析的外部符号 "void __cdecl cpu_cal(void)"”。 python 调用 cuda 链接库 在python_test 库新建 test.py,并且复制...
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...
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...
setup(name='mmcv',install_requires=install_requires,# 需要编译的c++/cuda扩展ext_modules=get_extensions(),# cmdclass 为python setup.py --build_ext命令指定行为cmdclass={'build_ext': torch.utils.cpp_extension.BuildExtension}) 这里...
3. PYBIND11_MODULE -- Python 与 C++ 的桥梁 上文说到通过 setup.py 我们编译了扩展文件。可是目前仍然有个疑问,为什么编译出来的 C++ / CUDA 二进制文件可以在 Python 中直接被调用呢?再次检测编译的所有文件,发现其中有个文件 pybind.cpp (https:///open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/ops/csrc/pytorch/py...
如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下: File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1076, in CUDAExtension library_dirs += library_paths(cuda=True) File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1203, in library_paths if (not os.path.exists(_join_cuda_home...
pybind11,这个是用来将python和C++结合起来 一些头文件,用来整合Aten和pybind11 好了,我们开始编写整个forward函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<vector>std::vector<at::Tensor>lltm_forward(at::Tensor input,at::Tensor weights,at::Tensor bias,at::Tensor old_h,at::Tenso...
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: ...
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。