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sparse_tensor_dense_matmul_op

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c++ - 如何从 C++ 中的原始指针数据构造一个 tensorflow::Tensor

我想在操作期间更改输出张量的底层存储。我有一个新数据的原始指针(float*)。我想在启动内核并返回之前将输出张量设置为这个新数据,这样我就可以劫持这个操作。但是我对什么时候应该删除原始指针感到困惑,因为张量构造似乎是一个浅拷贝。我只能在所有张量使用完毕后删除原始指针。但是我怎样才能收到通知呢? 最佳答案 在TensorFlow运行时中没有用于执行此操作的公共(public)API,但可以使用CAPI方法从原始指针创建Tensor对象TF_NewTensor(),具有以下签名://Returnanewtensorthatholdst

(CVPR 2018) 3D Semantic Segmentation with Submanifold Sparse Convolutional Networks

Abstract卷积网络是分析图像、视频和3D形状等时空数据的事实标准。虽然其中一些数据自然密集(例如照片),但许多其他数据源本质上是稀疏的。示例包括使用LiDAR扫描仪或RGB-D相机获得的3D点云。当应用于此类稀疏数据时,卷积网络的标准“密集”实现非常低效。我们引入了新的稀疏卷积运算,旨在更有效地处理空间稀疏数据,并使用它们来开发空间稀疏卷积网络。我们展示了生成的模型(称为子流形稀疏卷积网络(SSCN))在涉及3D点云语义分割的两项任务上的强大性能。特别是,我们的模型在最近的语义分割竞赛的测试集上优于所有先前的最新技术。1.Introduction卷积网络(ConvNets)构成了用于各种

c++ - 通过 std::rel_ops 特化 std::greater

我如何专攻std::greater通过使用std::rel_ops?我有这样的东西#include#includeusingnamespacestd::rel_ops;structMyStruct{intfield;booloperator所以我需要按降序对元素进行排序。我如何使用operator来做到这一点,std::rel_ops和std::greater? 最佳答案 我假设你试图做类似的事情MyStructms[]={{10},{50},{30},{20}};std::sort(std::begin(ms),std::end(

c++ - Eigen::Tensor,如何从 Tensor 访问矩阵

我有以下特征张量:Eigen::Tensorm(3,10,10);我想访问第一个矩阵。在numpy中我会这样做m(0,:,:)我如何在Eigen中做到这一点 最佳答案 您可以使用.slice(...)或.chip(...)访问张量的一部分。这样做是为了访问第一个矩阵,相当于numpym(0,:,:):Eigen::Tensorm(3,10,10);//Initializem.setRandom();//Setrandomvaluesstd::arrayoffset={0,0,0};//Startingpointstd::arraye

python - 在 Tensorflow 中添加 GPU Op

我正尝试在this之后松散地向TensorFlow添加一个新操作文档。不同之处在于我正在尝试实现基于GPU的操作。我要添加的操作是来自here的cuda操作(cuda_op.py、cuda_op_kernel.cc、cuda_op_kernel.cu.cc)。我正在尝试在tensorflow之外编译这些并使用tf.load_op_library把它们拉进来。我做了一些更改,所以这是我的文件:cuda_op_kernel.cc#include"tensorflow/core/framework/op.h"#include"tensorflow/core/framework/shape_i

C++ 等效于 Tensorflow 中的 python : tf. Graph.get_tensor_by_name()?

Python的C++等价物是什么:Tensorflow中的tf.Graph.get_tensor_by_name(name)?谢谢!这是我尝试运行的代码,但我得到一个空的输出:Statusstatus=NewSession(SessionOptions(),&session);//createnewsessionReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(),model,&graph_def);//readGraphsession->Create(graph_def);//addGraphtoTensorflowsessionstd::vector

c++ - 在 Tensorflow 的 C++ API 中,如何使用 Eigen Tensor 来设置我的 Tensorflow Tensor?

假设我有一个4DEigen::TensorT。同样,我还有一个4DTensorflow::TensorX,其形状与T相同intsize=T.dimension(0);introws=T.dimension(1);intcols=T.dimension(2);intchannels=T.dimension(3);TensorShapeTS;TS.AddDim(size);TS.AddDim(rows);TS.AddDim(cols);TS.AddDim(size);Tensorx(DT_FLOAT,TS);现在我想把T中的数据放到x中。所以我尝试这样做:x.matrix()()=T;但是

Hive 排名函数ROW_NUMBER、RANK()、DENSE_RANK等功能介绍、对比和举例

目录1.ROW_NUMBER()2.RANK()3.DENSE_RANK()4.NTILE()5.CUME_DIST()6.PERCENT_RANK()1.ROW_NUMBER() 功能:ROW_NUMBER()函数为每个分组内的行提供唯一的序列号,从1开始。如果在OVER()子句中使用ORDERBY语句,它将根据指定的列值对行进行排序。 对比:  每个行都会获得一个唯一的排名数字。  即使两行的排序列值相同,它们也会获得连续的排名,不会有相同的排名值。 举例: SELECTname,score,ROW_NUMBER()OVER(ORDERBYscoreDESC)asrankFROMstude

c++ - 如何使用 std::rel_ops 自动提供比较运算符?

这个问题在这里已经有了答案:Idiomaticuseofstd::rel_ops(4个答案)关闭9年前。如何获取运算符>,>=,,和!=来自==和?标准标题定义一个命名空间std::rel_ops,它根据运算符==定义上述运算符和,但我不知道如何使用它(哄骗我的代码将此类定义用于:std::sort(v.begin(),v.end(),std::greater);我在其中定义了非成员运算符:booloperator如果我#include并指定usingnamespacestd::rel_ops;编译器仍然提示binary'>':nooperatorfoundwhichtakesalef

c++ - 如何优化矩阵乘法 (matmul) 代码以在单个处理器内核上快速运行

我正在研究并行编程概念并尝试优化单核上的矩阵乘法示例。到目前为止,我想出的最快的实现如下:/*Thisroutineperformsadgemmoperation*C:=C+A*B*whereA,B,andCarelda-by-ldamatricesstoredincolumn-majorformat.*Onexit,AandBmaintaintheirinputvalues.*/voidsquare_dgemm(intn,double*A,double*B,double*C){/*ForeachrowiofA*/for(inti=0;i结果如下。如何减少循环并提高性能login4.s