在数据预处理之后是 void* input = tensor_image.data_ptr(); 用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。 就是打印tensor_image两边发现...
Print allocator pools info: 1> The block in large_blocks, number: 0 2> The block in small_blocks, number: 5 Ptr0: 0x1978250, data ptr: 0x97a00000, data size: 205.00 KiB, is_split: 1 Ptr1: 0x19783f0, data ptr: 0x97a66800, data size: 205.00 KiB, is_split: 1 Ptr2: 0x19785...
import torch import numpy as np DEVICE='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 初始化方法1 x=torch.tensor([[1,2,7],[3,4,5]],dtype=torch.float32,device=DEVICE,requires_grad=True) # 初始化方法2 input=torch.rand((3,3)) x=torch.rand_like(input) # 产生与input相同尺寸...
>>> t1 = torch.asarray(array) >>> array.__array_interface__['data'][0] == t1.data_ptr() True >>> # 由于dtype不匹配而复制内存 >>> t2 = torch.asarray(array, dtype=torch.float32) >>> array.__array_interface__['data'][0] == t2.data_ptr() False >>> scalar = n...
Distributed data parallel training using Pytorch on AWS PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析 0x01 综述 我们首先从各个角度来看看DataParallel。 1.1 从流程上看 DataParallel 从流程上来看,是通过将整个小批次(minibatch)数据加载到主线程上,然后将子小批次(ub-minibatches)数据分散到整个GPU网...
另外,Cupy版本的算子每个block下thread的数量为256是最优配置,不知道为什么和Numba不同,自己写Kernel就很容易遇到这种玄学问题。另外Cupy是使用data_ptr方法获得张量的显存地址。 使用Pytorch的cpp_extension模块编译算子 使用cpp_extension模块的方法应该不算是JIT的范畴了,本质思路应该是先将C++和CUDA代码编译成一个动态...
分配/ 管理内存块的基本单位,(stream_id, size, ptr) 三元组可以特异性定位一个 Block,即 Block 维护一个 ptr 指向大小为 size 的内存块,隶属于 stream_id 的 CUDA Stream。 所有地址连续的 Block(不论是否为空闲,只要是由 Allocator::malloc 得来的)都被组织在一...
c10::intrusive_ptr<ProcessGroup::Work> broadcast( std::vector<at::Tensor>& data, const BroadcastOptions& opts = BroadcastOptions()) override; 2.3.2 具体代码 我们接下来看看如何验证模型。 _verify_model_across_ranks 的作用是验证模型(replica 0)的相关参数在广播之后,跨进程时候拥有同样的size/strides...
❹ 方法 data_ptr() 给我们一个指向张量存储的指针。有了它和形状信息,我们可以构建输出图像。 ❺ 保存图像 对于PyTorch 部分,我们包含了一个 C++ 头文件torch/script.h。然后我们需要设置并包含CImg库。在main函数中,我们从命令行中加载一个文件中的图像并调整大小(在 CImg 中)。所以现在我们有一个CImg变量...
device()); std::unique_lock<std::mutex> globalLock(pgGlobalMutex_); MPI_CHECK(MPI_Allreduce( // 封装了此函数 MPI_IN_PLACE, data.data_ptr(), data.numel(), mpiDatatype.at(data.scalar_type()), mpiOp.at(opts.reduceOp), pgComm_)); }; auto entry = std::make_unique<WorkEntry>(...