这也就是说对于调用BlockReduceSum函数的代码来说,在使用规约求和后的值时需要通过threadIdx.x == 0的线程获取。 看下Pytorch算子如何实际使用 BlockReduceSum函数,下面是group_norm_backward中的部分代码(Compute1dBackwardFusedParamsCUDAKernel): if (blockDim.x <= C10_WARP_SIZE) { sum1 = cuda_utils::Warp...
BlockReduceSum是针对一个Block中的数据进行规约的,因此我们得先介绍CUDA执行模型中的一个重要概念warp,我们知道当一个block被调度到一个SM上时,block中的所有threads会被划分为一簇线程束(warp),线程束是GPU上一组并行执行的线程,每个线程独立执行指令,但在一个线程束中的线程会以SIMD(单指令多数据)方式并行执行相...
神经网络一般需要使用池化等操作缩小特征图尺寸来提取语义特征,而Dense Block需要保持每一个Block内的特征图尺寸一致来直接进行Concatnate操作,因此DenseNet被分成了多个Block。Block的数量一 般为4。 两个相邻的Dense Block之间的部分被称为Transition层,具体包括 BN、ReLU、1×1卷积、2×2平均池化操作。1×1卷积的作...
CudaIPCSentDataLimbo类管理所有 reference 不为 0 的 Block,所以实际上 collect 函数的调用算是一种懒更新,直到无 Block 可分配的时候才调用来清理那些「reference 已经为 0 的 Block」(值得一提的是,该类的析构函数会首先调用 collect 函数,见 torch/csrc/CudaIPCTyp...
super(Block,self).__init__() self.res=res# 是否带残差连接 self.left=nn.Sequential( nn.Conv2d(inchannel, outchannel, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(outchannel), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(outchannel, outchannel, kernel_size=3, padding=1, bias=False)...
(ResNet block有两种,一种两层结构,一种三层结构) 接下来我们就实现第一种ResNet block。 ModelResNet.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResidualBolck(nn.Module):def__init__(self,in_channels):super(ResidualBolck,self)...
2.3 步骤一:get_free_block 函数(L1088) 「TLDR」:尝试在 Allocator 自己维护的池子中找一个大小适中的空闲 Block 返回。 TLDR = Too Long; Didn't Read 用当前的 (size, stream_id) 这二元组制作 Block Key 在对应的 BlockPool 中查找; 环境变量PYTORCH_CUDA_...
b2= nn.Sequential(*resnet_block(64,64,2, first_block=True))# 第一个要注意b3= nn.Sequential(*resnet_block(64,128,2))b4= nn.Sequential(*resnet_block(128,256,2))b5= nn.Sequential(*resnet_block(256,512,2)) 最后,与GoogLeNet⼀样,在ResNet中加⼊全局平均汇聚层,以及全连接层输出。
class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_c: int, out_c: int): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_c, out_c, 3, 1, 1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_c) self.actvation1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_c, out_c, 3, 1, 1) ...