本文重点看_C.IntTensorBase。主要尝试回答自己的两个疑问: C扩展中的各种Tensor是如何定义和实现的。 上层的Python是如何调用C中定义的类(或结构体)。 事实证明,看似简单的两个问题并不那么简单,直接读Pytorch中C的源码完全不知所云,查了一些资料才明白自己严重需要预备知识: Python如何拓展C库 Python的实现机制 ...
可以看到,目前掌握的有用信息主要有两个模块名"torch._C",模块方法列表methods。 staticstructPyModuleDeftorchmodule={{{_PyObject_EXTRA_INIT1,NULL},NULL,/* m_init */0,/* m_index */NULL,/* m_copy */},// m_base"torch._C",// m_namenullptr,// m_doc-1,// m_sizemethods.data()//...
在pymain_cmdline中比较重要的是还会设置内存分配器,截取部分代码如下图,其中PyMem_SetAllocator的定义位于obmalloc.c文件中 还有一个_Py_InitializeCore函数,用来初始化运行时python解释器的核心,它的定义位于pylifestyle.c文件中。 语句PyInterpreterState *interp;可以去查看一下PyInterpreterState结构体的定义。 其中fi...
在这篇文章中,我们将简要探讨 PyTorch 源码中的 C 语言部分,并通过一些代码示例来展示如何在 PyTorch 中进行操作。 PyTorch 源码概述 PyTorch 的设计使得用户可以方便地进行张量计算、自动求导和构建神经网络。PyTorch 的内部实现主要使用 C++ 和 CUDA,但它的 Python 接口简化了用户的使用体验。在源码中,C++ 被用作...
要了解Pytorch的源码,最好先对CPython有个大致的了解,比如Python的多态是如何实现的。 Pytorch的底层源码,很多都用c++实现,例如,torch._C就是一个非常典型的C++模块,很多对象都会继承“_C”模块里的内容,如, classTensor(torch._C._TensorBase):def__deepcopy__(self, memo):ifnotself.is_leaf:raiseRuntime...
这两天看完了vamei的linux系列,接着又快速扫了一遍 python源码剖析 ,有vamei的博客在前, 看python源码剖析 基本上无痛苦。剖析这本书以后肯定还是要反复阅读的。 另外有一篇不错的博客:pytorch源码:C扩展顺腾摸瓜可以找到其他几篇重要的博客。 2017年11月28日00:13:00 ...
Return intersection-over-union (Jaccard index) of boxes. Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format. Arguments: boxes1 (Tensor[N, 4]) boxes2 (Tensor[M, 4]) Returns: iou (Tensor[N, M]): the NxM matrix containing the pairwise ...
要求3.12.0版本及以上cmake,若版本低于3.12.0,请参见安装3.12.0版本cmake安装。 源码编译安装PyTorch 安装torch包。 PyTorch 1.11.0 Python3.7.x(3.7.5及以上) wget https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl pip3 install torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux...
一、所使用的函数介绍 1. find_classes 2. has_file_allowed_extension 3. make_dataset 注意: 下面三个函数都是加载...
Pytorch深度学习框架优势之一是python优先,源代码由python代码层和C语言代码层组成,一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。 在处理任何机器学习问题之前都需要数据读取,并进行预处理。Pytorch提供了许多方法使得数据读取和预处理变得很容易。