3.1 算子的速度基准测试 设置:通过测量构建先进视觉骨干模型的几个代表性算子的运行时间进行算子级基准测试,包括用PyTorch实现的全注意力、先进的FlashAttention- 2实现、窗口大小为7×7的窗口注意力、分别由cuDNN和PyTorch的ATen库实现的7×7窗口深度卷积。为简化,仅对空间聚合的核心操作进行基准测试,排除qkv投影和输...
dcnv4可以用于pytorch吗 dct python 文章目录 摘要 介绍 方法 1. 步骤 2. 代码 3. 实验现象 水印嵌入相关Link 更新内容-加入攻击以及指标计算 参考资料 摘要 在变换域进行嵌入水印有更好的鲁棒性。目前相关实现代码大多基于Matlab,本文使用Python简单进行了DCT域的水印嵌入。主要进行了嵌入与提取工作,暂未加入攻击与...
设置:我们通过仅测量构建最先进视觉主干模型的几个代表性操作的时间来进行 op 级别的基准测试,包括使用 PyTorch 实现的完整注意力 [35] 和先进的 FlashAttention-2 [8] 实现、窗口大小为 $7 \times 7$ 的窗口注意力 [25]、使用 cuDNN [5] 和 PyTorch 的 ATen 库 [28] 实现的深度卷积(窗口大小为 $7 ...
10.1 kernel_warehouse.py 以下是经过精简和注释的核心代码部分,主要包括Attention类、KWconvNd类及其子类,以及Warehouse_Manager类。注释详细解释了每个部分的功能和作用。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportcollections.abcfromitertoolsimportrepeat# 定义一个可迭代对象的解析函数defparse(x,n...
这个程序文件dyhead_prune.py是一个基于 PyTorch 的深度学习模块,主要实现了动态头(Dynamic Head)的一部分,包含了一些自定义的激活函数、卷积层和注意力机制。以下是对代码的详细讲解。 首先,程序导入了必要的库,包括 PyTorch 的核心库和一些用于构建卷积层和激活层的工具。接着,定义了一个辅助函数_make_divisible,...