1.PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子
2.Drawableåç±»ä¹ââLayerDrawable ï¼å¾å±å å ï¼
3.正点原子lwIP学习笔记——网络数据包管理
4.bootstrapålayer
5.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
6.bootstrapålayerç¨åªä¸ª
PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子
PyTorch源码详解(三):torch.nn.Norm类算子深入解析
Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色,它们包括BN(BatchNorm)、LayerNorm和InstanceNorm。1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解
BatchNorm(BN)的核心功能是对每个通道(C通道)的数据进行标准化,确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的吾爱破解麻将源码gamma和beta参数进行缩放和平移,保持输入和输出形状一致,同时让数据分布更加稳定。 gamma和beta作为动态调整权重的参数,它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。2. Norm算子源码分析
继承关系:Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构,子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。
BN与InstanceNorm实现:在Python代码中,BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换,即将其分割为M*N的java源码输出矩阵。
计算过程:在计算过程中,首先计算每个通道的均值和方差,这是这些标准化方法的基础步骤。
C++侧的源码洞察
C++实现中,对于BatchNorm和LayerNorm,代码着重于处理数据的标准化操作,同时确保线程安全,通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。Drawableåç±»ä¹ââLayerDrawable ï¼å¾å±å å ï¼
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正点原子lwIP学习笔记——网络数据包管理
TCP/IP作为一种数据通信机制,其协议栈的实现本质上是对数据包的处理。为了实现高效率的处理,lwIP数据包管理提供了一种高效的机制。协议栈各层能够灵活处理数据包,同时减少数据在各层间传递时的Sudslibrary源码分析时间和空间开销,这是提高协议栈工作效率的关键。在lwIP中,这种机制被称为pbuf。
用户的数据经过申请pbuf,拷贝到pbuf结构的内存堆中。在应用层,数据的前面加上应用层首部,在传输层加上传输层首部,最后在网络层加上网络层首部。
pbuf用于lwIP各层间数据传递,避免各层拷贝数据!
lwIP与标准TCP/IP协议栈的区别在于,lwIP是一种模糊分层的TCP/IP协议,大大提高了数据传输效率!ResNet源码tensorflow
这是定义在pbuf.h中的关键结构体pbuf。通过指针next构建出了一个数据包的单向链表;payload指向的是现在这个结构体所存储的数据区域;tot_len是所有的数据长度,包括当前pbuf和后续所有pbuf;而len就是指当前pbuf的长度;type_internal有四种类型;ref代表当前pbuf被引用的次数。
右边展示的pbuf_layer就是用来首部地址偏移,用来对应相应的结构体。
PBUF_RAM采用内存堆,长度不定,一般用在传输数据;PBUF_POOL采用内存池,固定大小的内存块,所以分配速度快(一般字节,就是分配3个PBUF_POOL的内存池),一般用在中断服务中;PBUF_ROM和PBUF_REF都是内存池形式,而且只有pbuf没有数据区域,数据都是js源码文件直接指向了内存区(PBUF_ROM指向ROM中,PBUF_REF指向RAM中)。
左边第一幅对应PBUF_RAM;中间两幅对应PBUF_POOL;最后一幅对应PBUF_ROM和PBUF_REF。
其中PBUF_RAM和PBUF_POOL相对更为常用。
更多的函数,都可以在pbuf.c和.h中找到。pbuf_alloc()如果是PBUF_REF或者是PBUF_ROM,就会如上图所示,创建一个结构体指针p,然后会进入pbuf_alloc_reference;该函数中,会申请一个pbuf结构体大小的内存;然后调用pbuf_init_alloced_pbuf进行初始化,初始化可以如上图所示。
如果是PBUF_POOL,会定义q和last两个pbuf结构体指针,q和last都初始化为NULL,rem_len(剩余长度)初始化为(用户指定需要构建的长度);然后q会经过内存申请,qlen则是去rem_len和当前可申请的数据大小(PBUF_POOL_BUFSIZE_ALIGNED - LWIP_MEM_ALIGN_SIZE(offset))取小值,然后同样经过pbuf_init_alloced_pbuf初始化q中的pbuf结构体;然后会把offset清零,就是说之后的pbuf都没有offset了,只有第一个链表的元素有offset;经过if判断并判断rem_len的大小,只要还有剩余就会回去循环继续执行上述操作,直到完成3个内存块的初始化。
首先会计算payload_len和alloc_len,如果是传输数据,那么LWIP_MEM_ALIGN_SIZE(offset)就是,计算得到payload_len=,alloc_len=;然后进入判断payload和alloc的长度是否
进入判断p是否为空,不为空证明还没有释放;进入while语句,每一次都--ref(引用次数);然后类似链表删除,调用相应的pbuf类型的内存释放(内存堆或者内存池),直到p全部被释放。源码如下:
这个就要看你使用的是什么类型,然后会根据类型来决定payload_len的大小,进行相应的payload指针指向数据区前的首部字段。
这一章主要讲述了lwIP中重要的pbuf缓冲,具体有哪些数据构成,为之后的学习奠定基础,确定了pbuf除了所需传输的数据,还有哪些变量需要添加,如何申请对应的pbuf内存大小,以及对应的内存堆和内存池。
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FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization(层归一化)的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术,层归一化可确保网络中各层具有相似的分布,从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理,强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析,具体路径位于解码过程的核心部分。调用入口展示了传入参数,包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps,简洁直观,符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点,特别是针对特定数据类型和维度,使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本,减少判断指令,实现加速运算,且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来,内核实现的详细描述,强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明,解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用,以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略,强调了在CUDA开发中基础技巧的应用,并指出与其他优化方案的比较。此外,文章还推荐了OneFlow的性能优化实践,为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。
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//åå§åå·¥ä½ï¼è®¾ç½®æåï¼frameççï¼ç¥
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yourButton.layer.cornerRadius=4.5;
//设置é¢è²ç©ºé´ä¸ºrgbï¼ç¨äºçæColorRef
CGColorSpaceRefcolorSpace=CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
//æ°å»ºä¸ä¸ªçº¢è²çColorRefï¼ç¨äºè®¾ç½®è¾¹æ¡ï¼å个æ°ååå«æ¯r,g,b,alphaï¼
CGColorRefborderColorRef=CGColorCreate(colorSpace,(CGFloat){ 1,0,0,1});
//设置边æ¡é¢è²
yourButton.start.layer.borderColor=borderColorRef;
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