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torch注册自定义算子定义算子计算函数编译生成.so文件测试是否注册成功1. 定义算子的由input到output的计算函数**(op_custom.cpp)**2. 将函数注册到torch中**(op_custom.cpp)**3. 创建setup.py4. 开始编译5. 进行测试->加载模型**(test.py)**第一种:第二种:6. 进行测试->将算子通过symbol注册到t
ONNX获取中间Node的inference shape的方法需求描述原理代码需求描述很多时候发现通过tensorflow或者pytorch转过来的模型是没有中间的node的shape的,比如下面这样:但是碰到一些很奇怪的算子的时候,我们又想知道他对上一层feature map的形状影响是怎样的,于是下面的模型看起来会更友好一些这里之所以看上去和原来的node的分布都不一样,是因为我在这里将pad
TVM系列 - 图优化 - 算子融合图优化综述声明一下,本文所有的理解都是基于个人理解。图优化算是一个推理框架前端比较成熟的操作了,一般来说,针对模型做图优化有两个目的(对于通用框架来说,就加速减少计算一个目的了):减少Node的数量, 不管是算子融合,还是无效节点去除,共同的目的就是减少整个graph中node的数量,因为对于框架来说,从一个node到另一个node之间就意味着数据的搬运。举个例
问题描述:出现这个问题基本代表你的windows的版本比较落后了,然后vc的版本小于2015解决方法:vs下载链接到此处下载最新的vc环境,安装好之后即可
如果通过源码编译会在build文件夹下得到一系列的.a库,但是onnxruntime默认将其链接成动态链接库,可以通过如下方式生成静态链接库在build文件夹里创建文件merge.mricreate libonnxruntime.aaddlib /workspace/ygao/software_backup/onnxruntime/build/Linux/RelWithDebInfo/libonn
如何获取onnx每层输出及shape问题描述onnx作为中间转换标准键,我们需要确保模型转换前后的精度完全一致,否则就失去了模型转换的最基本要求。但是在以下两种情况下,我们通常会遇到一点问题:我们需要获取模型特定节点的输出我们需要获取每一层的output shape,而由onnx标准api: onnx.shape_inference得到的shape信息错误解决方法我们知道获取onnx输出的官方工具