int act, int grad, float alpha, float scale); #define CHECK_CUDA(x) TORCH_CHECK(x.type().is_cuda(), #x " must be a CUDA tensor") #define CHECK_CONTIGUOUS(x) TORCH_CHECK(x.is_contiguous(), #x " must be contiguous
cuda算子 #include <torch/extension.h> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> __global__ void add_kernel(const float* x, const float* y, float* out, int n) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx < n) { out[idx] = x[idx] + y[idx]; } }...
torch.utils.cpp_extension.CUDAExtension(name, sources, *args, **kwargs) 为CUDA/C++创建一个setuptools.Extension。 创建一个setuptools.Extension用于构建CUDA/C ++扩展的最少参数(但通常是足够的)的便捷方法。这里包括CUDA路径,库路径和运行库。 所有参数都被转发给setuptools.Extension构造函数。 例 >>>fromset...
BuildExtension: 这是一个自定义的 setuptools.build_ext 子类,用于处理编译 C++/CUDA 扩展所需的最小编译器标志,并支持混合编译。 CppExtension: 这是一个便捷方法,用于创建一个 setuptools.Extension 对象,该对象具有构建 C++ 扩展所需的最少参数。 CUDAExtension: 类似于 CppExtension,但它还包括了构建 CUDA/C++...
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)。
1 不同的torch需要不同的cuda版本。 2 一台计算机上可以安装多个版本的cuda,并可以通过PATH指定使用哪一个(后文细说) 安装步骤如下: 1 打开 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 寻找你想要的torch版本。 比如使用torch==1.2.0,可以找到: ...
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)。
new_state (torch.ByteTensor)– 理想的状态 device (torch.device or int, optional)– 设置RNG状态的设备。默认值:“cuda”(即。, torch.device('cuda'),当前cuda设备)。 torch.cuda.set_rng_state_all(new_states)[source] 设置所有设备的随机数生成器状态。
3,torch.utils.cpp_extension模块 该模块定义了pytorch的C++扩展,其主要包含两个类:CppExtension定义了使用C++来编写的扩展模块的源代码相关信息,CUDAExtension则定义了C++/CUDA编写的扩展模块的源代码相关信息。再某些情况下,用户可能使用C++实现某些张量运算和神经网络结构(比如pytorch没有类似功能的模块或者类似功能的模块...
Pytorch+cpp/cuda extension 教學 tutorial 1 - English CC - - YouTubewww.youtube.com/watch?v...