本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建模型和训练代码时，会创建一系列op及其依赖关系，并将这些op和依赖添加到tf.Graph对象中（一般为默认图）。比如：tf.matmul()就是一个op，它有两个输入tensor和一个输

本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建模型和训练代码时，会创建一系列op及其依赖关系，并将这些op和依赖添加到tf.Graph对象中（一般为默认图）。比如：tf.matmul()就是一个op，它有两个输入tensor和一个输

租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch1.10。租用成功后点击租用页面的Jupyterlab链接。Jupyterlab里新建一个Terminal用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch1.10.0，CUDA11.3。接下来安装torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric这些包。PyG官方提供的安装方法（部分torch版本下安装会出错）：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clus

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文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。torch.TensorTensor数据类型Tensor的属性view和reshape的区别Tensor与ndarray创建Tensor传入维度的方法参考资料torch.Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于numpy的array。可以使用使用torch.tensor()方法将python的list或序列数据转换成Tensor数据，生成的是dtype默认是torch.FloatTensor。注意torch.tensor()总是拷贝data。如果你有一个tensord

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前言在并行开发时我们经常会用到Pstream::gather()函数或是全局函数reduce()或者其他，需要输入参数Binary&Op，本篇主要讨论Binary&Op是什么templatevoidreduce(T&Value,constBinaryOp&bop,//这里要输入什么参数constinttag,constlabelcomm,label&request){NotImplemented;}Binary&Op单从名字上看，猜是一个二进制的操作，类似一组操作返回一个二进制的标记然后去openfoam官网去找，找不到Binary&Op的任何释义去网上找，发现了一点端倪c++标准库中有应用B

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1您需要了解因是红帽特定版本，故无法使用其他Linux版本进行替代系统及源版本：rhel-server-7.1-x86_64-dvd.isoRHEL7OSP-6.0-2015-02-23.2-x86_64.iso，如有需要可私信获取您可参考G017-OS-LIN-RHEL-02红帽7.1安装一文进行操作系统安装RHEL7.1图形化对于AMDcpu及某些硬件平台不兼容问题，可采用最小化安装方式来处理虚拟化平台版本VMwareWorkstation16.2.0环境需用到3台虚拟机，并为其配置静态IP，具体规划请参考第2章环境规划本篇安装流程适用于ServerwithGUI及MinimalInsta