ffi=create_extension( name='_ext.my_lib',#输出文件地址及名称headers='src/my_lib.h',#编译.h文件地址及名称sources=['src/my_lib.c'],#编译.c文件地址及名称with_cuda=False#不使用cuda) ffi.build() 第四步:编写.py脚本调用编译好的C扩展模块 importtorchfromtorch.autogradimportFunctionfrom_extimpo...
之后调用launch_add2函数。而这个函数在cu文件中实现: __global__voidadd2_kernel(float*c,constfloat*a,constfloat*b,intn){for(inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;\ i<n;i+=gridDim.x*blockDim.x){c[i]=a[i]+b[i];}}voidlaunch_add2(float*c,constfloat*a,constfloat*b,intn){dim...
2), dtype=torch.int32) b =torch.randn((2, 2)) c = a + b.to(torch.int32)而...
我们以Pytorch为例在ubuntu系统上逐步剖析这个调用过程,下面有请我们今天的主角:pybind11。 1-install pybind11 git clone https://github.com/pybind/pybind11.git cd pybind11 mkdir build cd build cmake .. sudo make -j10 install make install会将pybind11安装在/usr/local下面 2-编写示例程序 #include <...
PyTorch 是基于 Torch 构建的,而 Torch 底层采用的是 C 语言,因此 PyTorch 天生就和 C 兼容,因此用 C 来扩展 PyTorch 并非难事。而随着 PyTorch1.0 的发布,官方已经开始考虑将 PyTorch 的底层代码用 caffe2 替换,因此他们也在逐步重构 ATen,后者是目前 PyTorch 使用的 C++ 扩展库。总的来说,C++ 是未来的...
使用上述代码对pybind11_exp.cpp进行编译,“pybind11_exp.cpp -o pybind11_exp”中模块名称"pybind11_exp"需和pybind11_exp.cpp代码中的一致。编译后会生成文件pybind11_exp.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so 4-python代码引用 importpybind11_expasexpexp.add(10,20) ...
在编译过程中PyMODINIT_FUNC方法被调用,完成了"torch._C"的定义,接着就是各种类型Tensor的初始化函数调用,该部分在后面详细来看。 和普通C拓展套路一致,最终在编译阶段的setup.py文件中,声明Extension 执行setup加入拓展和用到的lib: C = Extension("torch._C", ...
NMSop的forward函数内核调用的是mmcv._ext.nms模块,但实际上我们在 MMCV 源码(https://github.com/open-mmlab/mmcv)中是看不到_extmodule 的。只有在编译好的mmcv 库 (MMCV_WITH_OPS=True python setup.py build_ext \--inplace) 会出现mmcv/_ext.cpython-xxx.so文件,只有这时在 Python 中运行import ...
该命令行的作用是使程序可以正常调用CUDA。在链接器->命令行中，添加命令行，以使程序可以正常调用...
非常有效。个人建议:只要使用了ONNX,都用ONNXSIM对ONNX模型进行处理一次。Github地址:https://github.com/daquexian/onnx-simplifier。使用非常方便,使用“pip install onnxsim”安装,然后使用命令“onnxsim input_onnx_model_path output_onnx_model_path”即可。代码...