void attention_nv_f32(torch::Tensor Q_tensor, torch::Tensor K_tensor, torch::Tensor V_tensor, int N, int d, torch::Tensor output_tensor) { // 确保输入和输出张量都是在CUDA上 TORCH_CHECK(Q_tensor.is_cuda(), "Q tensor must be on the GPU"); TORCH_CHECK(K_tensor.is_cuda(), "K...
tensor替代numpy softmax.cu test_softmax.py 之前介绍了很多CUDA编写算子的代码,但是一直缺乏一个好的方法来证明自己手写算子的正确性,以及希望知道自己的手写算子在时间上和pytorch的差异,这里我们需要用到pybind11这个工具,这个工具可以将我们手写的CUDA代码编译为动态库,最终形成一个崭新的module,使得pytorch可以调用我...
pybind11 介绍 可以把 pybind11 看成是一个胶水,它可以把 C/C++ 语言定义的对象,方便的导出成python认识的格式,这样 python 就能直接用了。 第一步 实现业务功能并导出 example 模块 在这里我们假设业务功能就是一个简单的加法函数,并把这个 add 方法放到 example 模块里; src/example.cpp 文件的内容如下。 ...
使用Pybind11将Eigen::Tensor暴露到Python 、、、 我正在尝试使用pybind11向python公开一个特征张量。我可以毫无问题地编译所有内容,并且可以成功地将其导入到python中。但是,数据不能转换为python类型。我尝试了两种方法。一种是直接公开数据,第二种是使用映射。这两种方法在python环境中都失败了。/numpy.h>#include ...
使用Eigen矩阵和数组类型实现与Pybind11的直接转换，通过pybind11实现Eigen接口支持。注意Eigen默认存储顺序与Numpy不同，需指定Eigen::Rowmajor参数为行优先数组。高维数组处理 虽然Eigen不支持多维数组类型，但Eigen::Tensor可以支持部分多维数组功能。通过py::buffer_info进行重构转换实现多维数组操作。使用Eigen...
Integrated NumPy support (NumPy 2 requires pybind11 2.12+) Goodies In addition to the core functionality, pybind11 provides some extra goodies: Python 3.7+, and PyPy3 7.3 are supported with an implementation-agnostic interface (pybind11 2.9 was the last version to support Python 2 and 3.5). ...
The result is again a 'matrix' with for each row the "x" and "y" position, and the length of the 2-D position vector. 05_numpy-2D_cpp-eigen Two functions det and inv that use the Eigen library. The purpose of this example is to show how trivial the interaction between C++/Eigen...
Integrated NumPy support (NumPy 2 requires pybind11 2.12+) Goodies In addition to the core functionality, pybind11 provides some extra goodies: Python 3.6+, and PyPy3 7.3 are supported with an implementation-agnostic interface (pybind11 2.9 was the last version to support Python 2 and 3.5). ...
这里同样可以使用 Eigen::TensorMap 来包装得到Tensor数组的引用视图,从而避免接收参数时的复制操作,之后对 in_tensor 的操作都会等价映射到 inArray 上。同样返回值也必须转换成py::array_t<T>类型,通过构造函数py::array_t<T>(shape, strides , data pointer)来返回Tensor的引用视图。 直接使用Numpy和Python功能...
IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。缺点在于, 因为numpy等常用的库都是用C/C++编译的, 所以在IronPython中调用numpy等第三方库非常不方便. (现在微软已经放弃对IronPython的更新了) ...