我们所有计算的主要数据类型将是torch::Tensor. 它的完整 API 可以在这里查看。另请注意,我们可以包含任何其他 C 或 C++ 头文件如<iostream>——我们拥有 C++11 的全部功能。 注:请注意,在 Windows 上解析 torch/extension.h 时,CUDA-11.5 nvcc 会遇到内部编译器错误。要解决此问题,请将 python 绑定逻辑移动...
y; if (i < N && j < N) C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; } 至此我们完成了一般 CUDA 算子实现的基础,在下一小节中我们再来分析 nms CUDA 算子的实例。 4.2.2 CUDA 算子实例 // 以下程序适当改写,只显示核心代码 #include <torch/extension.h> using namespace at; #define DIVUP(m,...
pytorch的C++ extension和python的c/c++ extension其实原理差不多,本质上都是为了扩展各自的功能,当然也为了使程序运行更加有效率,差别在于pytorch的C++ extension实施步骤较python的c/c++ extension的要简化一些。 这里以实现神经网络自定义的layer为例: 先说一下基本的流程: 利用C++写好自定义层发功能,主要包括前向传...
pytorch的C++ extension和python的c/c++ extension其实原理差不多,本质上都是为了扩展各自的功能,当然也为了使程序运行更加有效率,差别在于pytorch的C++ extension实施步骤较python的c/c++ extension的要简化一些。 这里以实现神经网络自定义的layer为例: 先说一下基本的...
torch.utils.cpp_extension.BuildExtension(dist,** kw ) 自定义setuptools构建扩展。 setuptools.build_ext子类负责传递所需的最小编译器参数(例如-std=c++11)以及混合的C ++/CUDA编译(以及一般对CUDA文件的支持)。 当使用BuildExtension时,它将提供一个用于extra_compile_args(不是普通列表)的词典,通过语言(cxx或...
I/home-to/torch/include/THC -I/usr/local/cuda-10.0/include -I/home-to/python3.7m -c ./mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.cpp -o build/temp.linux-x86_64-3.7/./mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.o -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DTORCH_EXTENSION_NAME=_ext -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -std=c++...
在这一步,您需要编写您的C扩展代码。您可以创建一个新的C文件,例如extension.cpp,在其中实现您的扩展函数。 ```cpp#include <torch/extension.h>torch::Tensor my_extension_function(torch::Tensor input) { // 实现您的扩展函数逻辑 return input; ...
cmdclass={'build_ext': BuildExtension }) torch.utils.cpp_extension.BuildExtension(dist,** kw )[source] 自定义setuptools构建扩展。 setuptools.build_ext子类负责传递所需的最小编译器参数(例如-std=c++11)以及混合的C ++/CUDA编译(以及一般对CUDA文件的支持)。
from torch.utils.ffiimportcreate_extension this_file=os.path.dirname(__file__)sources=['src/my_lib.c']headers=['src/my_lib.h']defines=[]with_cuda=Falseiftorch.cuda.is_available():print('Including CUDA code.')sources+=['src/my_lib_cuda.c']headers+=['src/my_lib_cuda.h']defines+...
之前的文章中:Pytorch拓展进阶(一):Pytorch结合C以及Cuda语言。我们简单说明了如何简单利用C语言去拓展Pytorch并且利用编写底层的.cu语言。这篇文章我们说明如何利用C++和Cuda去拓展Pytorch,同样实现我们的自定义功能。 为何使用C++ 之前已经提到了什么我们要拓展,而不是直接使用Pytorch提供的python函数去构建算法函数。很简...