将std::vector<std::tuple<>>转换为torch::Tensor最有效的方法是什么？ - 腾讯云开发者社区

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TorchScript | 目标检测部署实战

它是使用 PyTorch API 的 Python 的子集。 TorchScript 软件栈可以将 Python 代码转换成 C++ 代码。...等控制流，还支持非 Tensor 操作，如 List、Tuple、Map 等容器操作。...:cerr std::endl; return -1; } // make inputs std::vector vec(9); std::vectortorch::jit::IValue> torch_inputs; torch::Tensor torch_tensor = torch...的地方就要通过其他的方式绕过，比如先用 list 然后去重使用 tuple 时需要声明其中的类型，例如 Tuple[int, int, int]，这也就意味着 tuple 在运行时长度不能变化，所以要使用

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Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎

使用 _make_grads 把 grad_tensors 中的元素重新组织成tuple(list(torch.Tensor, ...))的形式。然后利用 Variable....inputs is not None else tuple() # _make_grads 把 grad_tensors 中的元素重新组织成tuple(list(torch.Tensor, ....using tensor_list = std::vectorTensor>; using variable_list = std::vector; using edge_list...grad_fn是通过 try_get_grad_accumulator 方法得到的一个指向Node对象的std::shared_ptr指针，就是如何计算梯度的操作。...Python 的 grad_tensors 被转换为 C++ 的 grads。 Python 的 inputs 被转换为 C++ 的 output_edges。

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在OneFlow实现数据类型自动提升

问题引入我们先简单看下在pytorch下的这几段代码，读者可以猜下最后输出的类型是什么： x_tensor = torch.ones((3, ), dtype=torch.int8) y1_tensor...我们可以再测试前面两个例子，不同之处是我们将scalar改成一个0d Array x_tensor = torch.ones((3, ), dtype=torch.int16) y1_tensor =..._; }; private: TensorTuple tensor_tuple_; Symbol common_dtype_; std::vector将Tensor类型提升到设定好的一个最低数据类型。...:shared_ptrTensor>& x, const std::vector& axis, const bool&

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【他山之石】autograd源码剖析

tensors = (tensors,) if isinstance(tensors, torch.Tensor) else tuple(tensors) grad_tensors_ = _tensor_or_tensors_to_tuple..." "tuple is not a Tensor", i); auto& variable = ((THPVariable*)_tensor)->cdata; TORCH_CHECK...using tensor_list = std::vectorTensor>; using variable_list = std::vector; using edge_list...uint32_t input_nr; }; }} // namespace torch::autograd 在4)中output_edges的类型为 std::vector, 对inputs...::call_once: 配合std::once_flag可保证在多线程环境中相应函数只被调用一次.在initialize_device_threads函数中使用. 7): RAII: 管理资源、避免内存泄露的方法

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PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 之进程组

因此大家可以看到，store 和 init_method 是互斥的。参数具体如下：后端 – 要使用的后端。有效值包括mpi，gloo，和nccl。...Reducer::Reducer( std::vectorstd::vectorTensor>> replicas, std::vectorstd::vector将只支持单个进程组。换句话说，全局创建的进程组不能超过1个。...具体如下： WorkEntry 是执行方法的封装，或者说每次需要执行的集合通信操作，都要封装在这里。...struct WorkEntry { explicit WorkEntry( std::vectorTensor>* srcPtr, std::vector<at:

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【AI模型】LibTorch深度学习框架配置与使用

路径替换为自己的） echo "export PATH=/path/to/libtorch:\$PATH" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc CMakeList.txt构建示例...（python）用法基本一致，适合Pytorch的同学来转。...::Tensor tensor = torch::zeros({2, 3}); std::cout tensor std::endl; std::cout #include torch/script.h> #include torch/torch.h> #include vector> int main()...std::vectortorch::jit::IValue> x; x.push_back(torch::ones({1, 1, 28, 28})); at::Tensor output

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PyTorch 分布式 Autograd (3) ---- 上下文相关

std::vectortorch::Tensor> tensors_with_grad; std::copy_if( tensors.begin(), tensors.end...ContextPtr addRecvRpcBackward( const AutogradMetadata& autogradMetadata, std::vectortorch::Tensor...std::vectortorch::Tensor> tensors_with_grad; std::copy_if( tensors.begin(), tensors.end...使用 addRecvRpcBackward 将 rpc 消息加入上下文。可能会有nested命令的可能，所以需要再调用一次processRpc。设置最原始的消息为处理完毕，进行相关操作。...ContextPtr addRecvRpcBackward( const AutogradMetadata& autogradMetadata, std::vectortorch::Tensor

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PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)

std::vectorTensor> scatter( const at::Tensor& tensor, at::IntArrayRef devices, const...// 首先把tensor分割成 chunks std::vectorTensor> chunks = chunk_sizes ?...浅拷贝(shadow copy) 则只是拷贝最外层的数值和指针，不拷贝更深层次的对象，就是只拷贝了父对象。...： std::vectorTensor> broadcast(const Tensor& tensor, IntArrayRef devices) { std::vectorTensor> diff_device_dst_tensors...static inline std::vectorTensor>& _broadcast_out_impl( const Tensor& tensor, std::vectorTensor

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PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现

0x02 总体分析我们把前文提到的示例代码继续细化，目的是为了看看计算图中各个张量： a = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor...edge_list next_edges_; std::vectorstd::unique_ptr> pre_hooks_; std::vectorstd:...auto result = std::move(_tmp); if (grad_fn) { // 将输出variable与grad_fn绑定，grad_fn之中包含了计算梯度的function...最后，将输出variable加入到history之中，将输出variable与grad_fn绑定。下面代码只是保留 sub_Tensor 关键部分。...当set_next_edges调用完成后，一个 Node 的 next_edges_成员（类型为std::vector）就会初始化完成。

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C++中使用pytorch保存的tensor

下面是转换代码，总体原理是将 tensor 转换为二进制数据，再在 C++ 里面读入。...下面是 Pytorch 中的导出 tensor 示例： import io import torch def save_tensor(device): my_tensor = torch.rand...在 C++ 中的调用示例如下： #include #include torch/torch.h> std::vector get_the_bytes(std::string...torch::IValue x = torch::pickle_load(f); torch::Tensor my_tensor = x.toTensor(); std::cout tensor: " tensor std::endl; return 0; } 注意事项： torch的Python和C++版本需要保持一致，否则转换可能不成功

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libtorch:C++开发深度学习模型算法《张量基本操作》

std::endl; //只打印维度信息 c.print();//打印维度和数据类型 // 判段cuda是否有效 bool result = torch::cuda::...::kCUDA); std::coutstd::endl; //初始化张量的值 torch::Tensor allZeros = torch::zeros(...,{2,2},torch::kFloat); //使用容器来初始化张量 vector aaaa = {1,2,3}; auto aaaaTensor = torch:...std::tupletorch::Tensor, torch::Tensor> max_classes = (torch::max)(atensor, 0); auto max_1...::zeros({4,5});//将a的第0维度的索引号1张量重新赋值 std::cout std::endl; // 张量的堆叠 auto linetensorA

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Transformers 4.37 中文文档（六十九）

每个torch.Tensor的每个条目对应于一个语义类别 ID。将 MaskFormerForInstanceSegmentation 的输出转换为语义分割地图。仅支持 PyTorch。...每个torch.Tensor的每个条目对应于一个语义类别 id。将 MaskFormerForInstanceSegmentation 的输出转换为语义分割图。仅支持 PyTorch。...每个torch.Tensor的每个条目对应于一个语义类别 ID。将 MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割地图。仅支持 PyTorch。...每个 torch.Tensor 的每个条目对应于一个语义类别 id。将 MobileViTForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割地图。仅支持 PyTorch。...每个torch.Tensor的每个条目对应于一个语义类别 id。将 MobileViTForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割地图。仅支持 PyTorch。

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【深度学习】基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

，Tracing方法最关键的一步在于使用torch.jit.trace方法对模型进行TorchScript转化。..., h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]: _0 = torch.add((self.linear).forward(input, ), h, alpha=...= nullptr); std::cout << "ok\n"; // 构建示例输入 std::vectortorch::jit::IValue> inputs; inputs.push_back...第一步：通过torch.jit.trace方法将PyTorch模型转换为TorchScript，示例如下： import torch from torchvision.models import...--config Release 第四步：给example-app.cpp添加模型推理代码并执行： std::vectortorch::jit::IValue> inputs;inputs.push_back

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PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

前向传递接下来我们可以将整个前向传递移植到 C++中： #include vector> std::vectorTensor> lltm_forward( torch::Tensor...weights, torch::Tensor bias, torch::Tensor old_h, torch::Tensor old_cell); std::vectortorch...(x) std::vectortorch::Tensor> lltm_forward( torch::Tensor input, torch::Tensor weights, torch...然后，访问器公开了一个 API，用于有效地访问张量元素，而无需转换为单个指针： torch::Tensor foo = torch::rand({12, 12}); // assert foo...目前这些类型是：torch::Tensor、torch::Scalar、double、int64_t和这些类型的std::vector。

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PyTorch 源码解读之即时编译篇

大家也可以在导出 IR 也就是 torchscript 后，使用其他的编译优化或者解释器，如现在也有script to a TensorRT engine，TRTtorch转 tensorRT 的方案。...表征的计算图是什么样子的。...script 直接解析你的 PyTorch代码，通过语法分析解析你的逻辑为一棵语法树，然后转换为中间表示 IR。...std::vector& properties, const std::vector& propResolvers,...const std::vector& definitions, const std::vector& defResolvers

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在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

方法二：Scripting 直接在Torch脚本中编写模型并相应地注释模型，通过torch.jit.script编译模块，将其转换为ScriptModule。...() 解决：tensor.bool()用tensor>0代替 eg6. self.seg_emb(seg_fea_ids).to(embeds.device) 解决：需要转gpu的地方显示调用.cuda...一个简单的示例如下： // Create a vector of inputs. std::vectortorch::jit::IValue> inputs; inputs.push_back(torch...然后，运行script::Module的forward方法，通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。...C++对torch的各种操作还是比较友好的，通过torch::或者后加_的方法都可以找到对应实现，例如 torch::tensor(input_list[j]).to(at::kLong).resize

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PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

TensorList tensors, at::Tensor& out_tensor, int64_t dim) { std::vector chunk_sizes...具体代码位于 torch/csrc/cuda/comm.cpp。 scatter 的作用就是把tensor进行split，然后分发给各个设备的流。...std::vectorTensor> scatter( const at::Tensor& tensor, at::IntArrayRef devices, const...c10::optionalstd::vector>& chunk_sizes, int64_t dim, const c10::optionalstd::vector...// 把tensor进行split std::vectorTensor> chunks = chunk_sizes ?

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如何使用“LoRa”的方式加载ONNX模型：StableDiffusion相关模型的C++推理

如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...tokenizer&scheduler 与检测、分类等传统 cv 方法不同，我们如果想在 c++中串起整个 pipeline，还缺少 c++版本的 tokenizer 和 scheduler。..., {1, 4, 3, 3}, pred_sample, t); } C++推理目前，我们将所有必须的 C++物料都集齐了。...这里有几个方法解决，我们后面再说明。...LoRa加载读取新的LoRa模型，将权重的name和raw_data读取出来，然后创建对应的tensor，最后调用session_options.AddExternalInitializers一起初始化即可

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PyTorch分布式优化器(1)----基石篇

_); mat2_.reset_data(); mat1_.reset_data(); } std::vector mat1_sizes; std::vector... mat1_strides; SavedVariable mat2_; at::Scalar alpha; SavedVariable mat1_; std::vector... mat2_sizes; std::vector mat2_strides; at::Scalar beta; }; 我们从代码之中找到了 addmm 的定义...optimizer got an empty parameter list") if not isinstance(param_groups[0], dict): # 将参数转换为字典...中的所有Tensor替换为相应的 use order indices # Remap state to use order indices as keys packed_state =

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不论是训练还是部署都会让你踩坑的Batch Normalization

而我们在优化BN的时候，通常就是将固定好的这四个参数与上一层卷积融合，这样就相当于将**BN层置于推理模式**。mean和std当前是固定死了，这时候就会出现上述的问题。那么怎么解决呢？...std::tupleTensor, Tensor, Tensor> batch\_norm\_cpu(const Tensor& self, const c10::optionalTensor>&...BN层实现： template std::tupleTensor,Tensor,Tensor> batch\_norm\_cpu\_transform\_input...这里有两种方法：一种方法是重新训练模型，可以在训练的时候冻住BN层，防止其更新mean和std，强制模型使用固定的mean和std进行训练；另一种当然是修改转换端了，我们这里修改下TensorRT的...究极无敌替换大法，我们可以将mean = input.mean([0, 2, 3])等价替换为mean = input.mean(3).mean(2).mean(0)这样可以避免多维度的同时处理。

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Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎

在OneFlow实现数据类型自动提升

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