__all__ = ['srmLinear', 'srmConv2d', 'srmNeuronFunc', 'Pooling'] conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))
时间: 2024-01-24 16:20:33 浏览: 87
使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作
这段代码看起来像是一个 Python 模块或者包的部分代码。其中包含了一些函数和变量的定义,以及一些导入语句。具体来说:
- `__all__` 变量定义了这个模块中可以被导入的公共接口。
- `conv_wrapper` 是一个 C++ 扩展的加载。
- `_CURPATH` 是一个字符串,表示当前文件所在的绝对路径。
- `with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f:` 是一个上下文管理器,用于打开 `C/neuron.cu` 文件,并将其内容读入到 `CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING` 变量中。
- `tensor_to_cparray` 是一个函数,用于将 PyTorch 张量转换为 CuPy 数组。
需要注意的是,这段代码缺少上下文,无法确定它是否完整或者是否可以正常运行。
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