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深度理解卷积--使用im2col实现卷积

在上一篇我们了解了卷积的概念，并且使用numpy实现了卷积。另一篇介绍了如何在tensorflow框架中调用API进行卷积操作。...今天再介绍一个实现卷积操作的方案，使用im2col实现卷积，实际在OpenCV源码中也可以看到im2col的算法，顺便提一下opencv也可以直接部署深度学习模型，调用方法可以参考这里。...（实际应该是im2row） 如果看过numpy实现卷积的文章应该都知道卷积的过程，如果是二维图像，卷积核会在图像上滑动进行卷积，那在im2col实现卷积，怎么操作呢？ ?...根据矩阵相乘的定义，两个结果是一致的，但im2col肯定是优化版的卷积过程~ 通过上面几个图，大家应该就就了解了什么叫im2col，以及它如何实现卷积了。...下面简单直接~上代码 im2col实现卷积代码实现 对于基础知识reshape和transpose的加深理解这里 下面我们直接写im2col的代码，注释已经比较详细 def im2col(inputs

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opencl:原子命令实现自旋锁(spinlock)的使用限制

opencl也支持原子命令，在opencl最初始的版本1.0，原子命令是作为扩展功能(opencl extensions)来提供的(参见cl_khr_global_int32_base_atomics,...关于原子命令的概念，opencl中原子命令的使用方法不是本文讨论的重点，而是要说说在opencl用原子命令实现的自旋锁(spinlock)的使用限制。...自旋锁(spinlock) opencl下实现自旋很简单，下面的代码示例了自锁旋的加锁和解锁： #pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_global_int32_base_atomics...总结 在opencl使用自旋锁的原则是： 对于全局内存(global memory)中的mutext变量，每个work-group只能有一个work-item去访问这个自旋锁变量，超过一个work-item...建议：避免使用自旋锁 其实看到自旋锁在opencl上应用有这么多限制，就能想到自旋锁并不适合在opencl kernel中使用。

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    图解神秘的NC4HW4

    卷积操作示意图 对于一个nchw格式的Tensor来说, 其在计算机中的内存排布是这样的: NCHW的Tensor内存排布示意图 使用cpp一次指令处理一个数据, 用来处理卷积操作, 即循环实现乘法相加即可...卷积实现示意图 现在有一条指令处理4组数据的能力, 比如x86结构的sse指令,arm的neon指令.以及GPGPU的OpenGL和OpenCL,单次处理RGBA四组数据....使用指令集加速卷积，可以直接计算 NC4HW4中使用im2col+gemm实现卷积: im2col+gemm在深度学习中是最常用的对卷积进行加速计算的方案。最早在caffe框架中支持。...使用SSE,Neon,OpenCL或OpenGL实现Gemm....使用SSE,Neon,OpenCL或OpenGL实现Gemm 最后 欢迎关注我和BBuf及公众号的小伙伴们一块维护的一个深度学习框架Msnhnet: https://github.com/msnh2012

    2.4K21

    SpringBoot：使用Spring Batch实现批处理任务

    Spring Batch是Spring框架的一部分，专为批处理任务设计，提供了简化的配置和强大的功能。本文将介绍如何使用Spring Batch与SpringBoot结合，构建和管理批处理任务。...并行处理：通过配置多个线程或分布式处理，提升批处理任务的性能。 错误处理和重试：配置错误处理和重试机制，提高批处理任务的可靠性。 数据验证：在处理数据前进行数据验证，确保数据的正确性。...，我们了解了如何使用Spring Batch与SpringBoot结合，构建和管理批处理任务。...从项目初始化、配置Spring Batch、实现ItemReader、ItemProcessor和ItemWriter，到配置Job和Step，Spring Batch提供了一系列强大的工具和框架，帮助开发者高效地实现批处理任务...通过合理利用这些工具和框架 ，开发者可以构建出高性能、可靠且易维护的批处理系统。希望这篇文章能够帮助开发者更好地理解和使用Spring Batch，在实际项目中实现批处理任务的目标。

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    基于OpenCL的图像积分图算法实现

    积分图算法在CPU上的串行实现 在CPU上串行实现积分图计算的典型代码如下： /* * 标准的积分图算法(cpu) * 返回积分图矩阵对象 * is_square为...在OpenCL实现中为了提高内存访问性能，计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵的时候，通常先将矩阵A1转置，然后再进行计算x方向的前缀和。...所以OpenCL具体实现的时候，分为下面4步 计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 A1转置 计算矩阵A1在x方向的前缀和矩阵A2 A2转置 也就是说，基于OpenCL的积分图算法最终被分解为两次x...函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》 下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码，每个work-item处理一行数据，实现的功能很简单...《基于OpenCL的图像积分图算法改进》 参考文章 《AdaBoost人脸检测算法1（转）》 《基于OpenCL的图像积分图算法优化研究》

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    发掘 ARM GPU 的全部深度学习性能，TVM 优化带来高达 2 倍性能提升

    每个运算流水线中的 ALU 有四个 128 位向量单元和一个标量单元。我们使用 OpenCL 进行 GPU 计算。映射到 OpenCL 模型时，每个着色器核心负责执行一个或多个工作组。...使用 GEMM 实现 Im2Col 众所周知的卷积层算法是 im2col，它的原理是将小的 3D 输入立方体转换成矩阵的列并执行 GEMM 算法。...内核 2：展开操作 循环展开（Loop unrolling）可以减少循环控制的指令，减少分支惩罚并隐藏内存读取的延迟。在 TVM 中，可以通过调用 s.unroll(axis) 来实现。...内核 3：向量化 如前所述，为了在 Mali GPU 上实现最佳性能，我们需要显性地进行向量化。...因此我们在 TVM 中使用网格搜索。由于我们在 TVM 的高级 IR 中编写了 python 代码，而不是直接使用 OpenCL 代码，所以它可以做得非常有效。

    3.3K100

    旷视MegEngine是如何将31*31的大核卷积计算速度提高10倍的

    这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积内核大小。因此，研究人员提出了包含大型卷积内核新的CNN结构。该网络可以达到与VIT相同的准确性。...在本文中使用NVIDIA 2080TI GPU作为计算设备在roofline模型的背景下进行分析。...im2col/implicit GEMM是最经典的密集卷积优化方法，在im2col转换之后，将卷积转换为一个矩阵乘法问题，其中=oc，=×oh×ow，=ic×kh×kw，如下图所示。...由于Depthiswise Conv会逐通道的计算，因此可以将其视为一组单通道卷积，通道数等于组的大小。在IM2COL转换之后，我们将获得一个批处理的GEMV，对于下图所示。...与PyTorch相比，使用MegEngine时训练时间仅为10%。

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    旷视MegEngine是如何将31*31的大核卷积计算速度提高10倍的

    这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积内核大小。因此，研究人员提出了包含大型卷积内核新的CNN结构。该网络可以达到与VIT相同的准确性。...在本文中使用NVIDIA 2080TI GPU作为计算设备在roofline模型的背景下进行分析。...im2col/implicit GEMM是最经典的密集卷积优化方法，在im2col转换之后，将卷积转换为一个矩阵乘法问题，其中=oc，=×oh×ow，=ic×kh×kw，如下图所示。...由于Depthiswise Conv会逐通道的计算，因此可以将其视为一组单通道卷积，通道数等于组的大小。在IM2COL转换之后，我们将获得一个批处理的GEMV，对于下图所示。...与PyTorch相比，使用MegEngine时训练时间仅为10%。

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    Linux内核调试技术——kprobe使用与实现

    而利用kprobes技术，用户可以定义自己的回调函数，然后在内核或者模块中几乎所有的函数中（有些函数是不可探测的，例如kprobes自身的相关实现函数，后文会有详细说明）动态的插入探测点，当内核执行流程执行到指定的探测函数时...三、kprobe使用实例 在分析kprobe的实现之前先来看一下如何利用kprobe对函数进行探测，以便于让我们对kprobre所完成功能有一个比较清晰的认识。...目前，使用kprobe可以通过两种方式，第一种是开发人员自行编写内核模块，向内核注册探测点，探测函数可根据需要自行定制，使用灵活方便；第二种方式是使用kprobes on ftrace，这种方式是kprobe...下面来分别介绍： 1、编写kprobe探测模块 内核提供了一个struct kprobe结构体以及一系列的内核API函数接口，用户可以通过这些接口自行实现探测回调函数并实现struct kprobe结构...，使用更为简便，但需要内核的debugfs和ftrace功能的支持。

    2.6K30

    R语言实现文献的批处理

    科研过程中难免会涉及大量文献的检索下载，还有信息的整合。我们今天给大家介绍一个可以获取文献相关信息甚至全文的R包。...Rcrossref可以通过文献doi获得文献的相关信息，crminer可以基于链接直接下载原文，当然这个要看你所在网络的权限了。...Style 指的引文样式风格库，只要包含的都可以输出。...以上是rcrossref中的主要功能，接下来我们看下在crminer中获取文献全文的功能： 1. crm_links 通过doi获取文章全文的链接，全文格式包括'xml', 'html', 'plain...至此，我们只需要知道doi就可以获取文献的相关信息。当然此包存在一定的局限性，那就是预印版杂志的doi是无法获取相关信息的。

    2.1K30

    Linux内核调试技术——kprobe使用与实现

    目前，使用kprobe可以通过两种方式，第一种是开发人员自行编写内核模块，向内核注册探测点，探测函数可根据需要自行定制，使用灵活方便；第二种方式是使用kprobes on ftrace，这种方式是kprobe...使用更为简便，但需要内核的debugfs和ftrace功能的支持。...在了解了kprobe的基本原理和使用后，现在从源码的角度来详细分析它是如何实现的。...五、总结 kprobes内核探测技术作为一种内核代码的跟踪及调试手段，开发人员可以动态的跟踪内核函数的执行，相较与传统的添加内核日志等调试手段，它具有操作简单，使用灵活，对原始代码破坏小等多方面优势。...下一篇博文将介绍基于kprobe实现的jprobe内核跟踪技术。

    6K21

    实时Linux内核的实现

    (3)如果使用内核线程执行中断处理函数，那么原来禁止硬中断的临界区不需要禁止硬中断，为了兼顾非实时内核和实时内核，引入本地锁，非实时内核把本地锁映射到禁止内核抢占和禁止硬中断，实时内核把本地锁映射到基于实时互斥锁实现的自旋锁...(3)在实时内核中大多数禁止内核抢占的临界区可以变成可抢占的，为了兼顾非实时内核和实时内核，引入本地锁，非实时内核把本地锁映射到禁止内核抢占和禁止硬中断，实时内核把本地锁映射到使用实时互斥锁实现的自旋锁...实时内核强制开启可抢占RCU的配置宏CONFIG_PREEMPT_RCU，rcu_read_lock()、rcu_read_unlock()和call_rcu()这些函数使用可抢占RCU实现，所以使用rcu_read_lock...实时内核使用实时互斥锁实现自旋锁，临界区是可以抢占的，支持优先级继承，spin_lock_irq()和spin_lock_irqsave()不会禁止硬中断。自旋锁的定义如下。...实时内核使用实时互斥锁实现读写锁，临界区是可以抢占的，支持优先级继承，read_lock_irq()、read_lock_irqsave()、write_lock_irq()和write_lock_irqsave

    6.7K40

    基于OpenCL的深度学习工具：AMD MLP及其使用详解

    2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具，来实现深度学习过程中的重要计算操作。...由于OpenCL是开放标准的异构编程工具，其被AMD、Intel及Nvidia等多个厂家所实现，因此AMD-MLP 能在不同厂家的设备上运行，软件的移植性很好。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库，AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现，简化了编程。...AMD-MLP的模块性还表现在其用分开的类实现了深度学习过程参数的配置的、神经网落状态SnapShot的功能，理解和使用都非常方便。...AMD-MLP在AMD的GPU平台上开发，但能帮助用户在不同类型的GPU平台上完成深度学习任务，并能通过多GPU扩展学习速度。AMD-MLP是目前不多的，基于OpenCL实现的深度学习软件。

    1.1K40

    卷积神经网络（CNN）| 笔记 | 1

    之前的全连接神经 网络的实现也对应了批处理，通过批处理，能够实现处理的高效化和学习时对mini-batch的对应。 我们希望卷积运算也同样对应批处理。...这里，我们不使用for语句，而是使用im2col这个便利的函数进行简单的实现。 im2col是一个函数，将输入数据展开以适合滤波器（权重）。...在 滤波器的应用区域重叠的情况下，使用im2col展开后，展开后的元素个数会 多于原方块的元素个数。 因此，使用im2col的实现存在比普通的实现消耗更多内存的缺点。...Caffe、Chainer等深度学习框架中有名为im2col的函数，并且在卷积层的实现中，都使用了im2col。...现在使用im2col来实现卷积层。这里我们将卷积层实现为名为Convolution 的类。

    1.3K42

    PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC

    [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01...本文介绍如何使用异步执行操作来实现批处理 RPC，大家可以学习到PyTorch对参数服务器一个新的实现方式。...0x01 前言 1.1 先决条件 本文的先决条件如下： PyTorch 分布式概述 分布式 RPC 框架入门 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 RPC 异步执行装饰器 本教程演示了如何使用@rpc.functions.async_execution...装饰器构建批处理 RPC 应用程序，这有助于通过减少被阻塞的 RPC 线程的数量，并且在被调用方整合 CUDA 操作来加快训练速度。...0x05 对比 前文结尾，我们对比参数服务器的经典实现 ps-lite 和 前两篇实现的参数服务器。

    86420

    Linux内核调试技术——jprobe使用与实现（六）

    1、jprobe使用实例 使用jprobe探测函数的入参值，需要编写内核模块。...同kprobe一样，内核同样提供了jprobe的实例程序jprobe_example.c（位于sample/kprobes目录），该程序实现了探测do_fork函数入参的功能，用户可以以它为模板来探测其他函数...2、jprobe实现分析 jpeobe的实现基于kprobe，在其基础之上分析它的实现，述主要包括jprobe注册流程和触发探测流程，涉及kprobe的部分不再详细描。...可见jprobe的注册流程非常的简单，它的本质就是注册一个kprobe，利用kprobe机制实现探测，只是探测回调函数并非用户自己定义，使用jprobe私有的而已。...3、总结 jprobe探测技术基于kprobe实现，是kprobes三种探测技术中的第二种，内核开发人员可以用它来探测内核函数的调用以及调用时的入参值，使用非常方便。

    1.8K40

    Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（五）

    Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（一） Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（二） Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（三） Linux内核调试技术——kprobe...使用与实现（四） Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（五）-触发kprobe探测和回调 前文中，从register_kprobe函数注册kprobe的流程已经看到，用户指定的被探测函数入口地址处的指令已经被替换成架构相关的...由于不同架构实现存在差别，下面来分析x86架构的实现： ? ?...和单步执行时会有选择的重新开启内核抢占。...前文中init_kprobes初始化时会注册die内核通知链kprobe_exceptions_nb，它的回调函数为kprobe_exceptions_notify，在内核触发DIE_GPF类型的notify_die

    2.4K60

    Linux内核调试技术——kprobe使用与实现（一）

    而利用kprobes技术，用户可以定义自己的回调函数，然后在内核或者模块中几乎所有的函数中（有些函数是不可探测的，例如kprobes自身的相关实现函数，后文会有详细说明）动态的插入探测点，当内核执行流程执行到指定的探测函数时...是设置一个未定义指令（目前的x86_64架构支持一种跳转优化方案Jump Optimization，内核需开启CONFIG_OPTPROBES选项，该种方案使用跳转指令来代替断点指令）； 2、当CPU流程执行到探测点的断点指令时...三、kprobe使用实例 在分析kprobe的实现之前先来看一下如何利用kprobe对函数进行探测，以便于让我们对kprobre所完成功能有一个比较清晰的认识。...目前，使用kprobe可以通过两种方式，第一种是开发人员自行编写内核模块，向内核注册探测点，探测函数可根据需要自行定制，使用灵活方便；第二种方式是使用kprobes on ftrace，这种方式是kprobe...下面来分别介绍： 1、编写kprobe探测模块 内核提供了一个struct kprobe结构体以及一系列的内核API函数接口，用户可以通过这些接口自行实现探测回调函数并实现struct kprobe结构

    4.1K21
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