TensorRT ElementWise层操作示例

numpy
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"ElementWise层的初识与在TensorRT中的实现" 在深度学习模型的构建和优化中，ElementWise操作是非常基础且重要的环节。ElementWise操作指的是两个相同形状或者可以通过广播机制（Broadcasting）匹配形状的张量进行逐元素运算，例如加法、减法、乘法等。在本示例中，我们关注的是在TensorRT框架中如何实现ElementWise层，并通过一个简单的加法操作来理解其工作原理。 首先，让我们了解一下ElementWise层的基本概念。ElementWise层允许我们在TensorRT网络中执行各种逐元素的数学运算。在神经网络中，ElementWise层常用于激活函数（如ReLU）、损失函数计算、以及权重初始化等场景。 现在，让我们深入到代码中。在给出的Python代码中，我们首先导入了必要的库，包括numpy用于创建和操作张量，cudart用于CUDA操作，以及tensorrt用于构建和执行TensorRT网络。 接着，我们定义了输入张量的尺寸`nIn`, `cIn`, `hIn`, `wIn`，表示张量的批次大小、通道数、高度和宽度。然后，我们创建了两个全一的张量`data0`和`data1`，并使用numpy的`full`函数填充数值1和2，数据类型为`float32`。 为了在TensorRT中进行计算，我们需要初始化一个`Logger`对象以处理日志输出，创建一个`Builder`对象用于构建网络，以及一个`Network`对象来定义网络结构。同时，创建`BuilderConfig`对象用于配置构建过程。 接下来，我们向网络中添加两个输入张量`inputT0`和`inputT1`，分别对应`data0`和`data1`。它们的维度为`(nIn, cIn, hIn, wIn)`，数据类型为`trt.DataType.FLOAT`。 然后，关键的部分来了：`elementwiseLayer = network.add_elementwise(inputT0, inputT1, trt.ElementWiseOperation.SUM)`。这一行代码创建了一个ElementWise层，并指定操作为SUM，即加法。`inputT0`和`inputT1`是输入张量，它们将被加在一起，生成新的张量。 最后，我们将`elementwiseLayer`的输出标记为网络的输出，并可以进一步构建和执行引擎以实际运行这个ElementWise层。 通过这段代码，我们可以看到在TensorRT中实现ElementWise层的过程，这对于理解如何在运行时高效地执行这些基本数学操作至关重要。此外，由于ElementWise操作通常具有较高的并行性，因此在GPU上执行时可以实现极高的计算速度。这对于实时推理和高性能计算应用来说非常关键。

LRN层1

2022-08-03 上传
初始例代码初始例代码输张量形状 (1,3,3,3)from cuda import cudartimport tensorrt as trt# # 替换部分#

Softmax层1

2022-08-03 上传
SoftMax 层初始例代码初始例代码输张量形状 (1,3,3,3)from cuda import cudartimport tensorrt as trt#

Constant层1

2022-08-03 上传
Constant 层初始例代码初始例代码输出张量形状 (1,3,4,5)from cuda import cudartimport tensorrt as tr

def __init__(self, dim, eps=1e-05, elementwise_affine=True): super(GlobalLayerNorm, self).__init__() self.dim = dim self.eps = eps self.elementwise_affine = elementwise_affine if self.elementwise_affine: self.weight = nn.Parameter(torch.ones(self.dim, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(self.dim, 1)) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None)、

2023-06-13 上传
如果elementwise_affine为True，则初始化可学习的参数weight和bias，分别为一个形状为(dim,1)的全1张量和一个形状为(dim,1)的全0张量；否则将weight和bias设置为None。最后通过调用register_parameter方法将weight和...

elementwise_affine理解

2023-05-31 上传
"elementwise_affine"是深度学习中的一种操作，它通常用于卷积神经网络中的归一化层（例如Batch Normalization）或者是残差连接中。它的作用是对每个特征图（或者每个通道）的输出进行缩放和平移操作，以增强模型的...

class CumulativeLayerNorm(nn.LayerNorm): def __init__(self, dim, elementwise_affine=True): super(CumulativeLayerNorm, self).__init__( dim, elementwise_affine=elementwise_affine) def forward(self, x): # x: N x C x L # N x L x C x = torch.transpose(x, 1, 2) # N x L x C == only channel norm x = super().forward(x) # N x C x L x = torch.transpose(x, 1, 2) return x def select_norm(norm, dim): if norm not in ['gln', 'cln', 'bn']: if xdrlib.dim() != 3: raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format(Self.__name__)) if norm == 'gln': return GlobalLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) if norm == 'cln': return CumulativeLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) else: return nn.BatchNorm1d(dim)

2023-06-13 上传
这段代码是一个 PyTorch 实现的自定义归一化层，其中包括了三种不同的归一化方式：Global Layer Norm（GLN）、Cumulative Layer Norm（CLN）和 Batch Norm（BN）。其中，GLN 是全局归一化，CLN 是累积归一化，BN 是...

def forward(self, x): print(x.shape) # 输出维度 if x.dim() != 3: # 为1d卷积判断 raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format( self.__name__)) mean = torch.mean(x, (1, 2), keepdim=True) print(mean.shape) var = torch.mean((x - mean) ** 2, (1, 2), keepdim=True) print(var.shape) # N x C x L if self.elementwise_affine: x = self.weight * (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) + self.bias else: x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) print(x.shape) return x

2023-06-13 上传
这段代码是一个 PyTorch 中的 Batch Normalization 层的前向计算过程。Batch Normalization 是一种常用的神经网络正则化方法，通过对每个 batch 数据进行标准化，加快网络训练速度，减小过拟合风险。具体地，这段...

matlab 按元素相乘层

2023-06-07 上传
layer.Description = "Elementwise product layer"; end function Z = predict(layer, X, W) Z = X .* W; end function [dX,dW] = backward(layer, X, W, dZ, ~) dX = dZ .* W; dW = dZ .* X; end end ...

BertClassfication( (model): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (encoder): BertEncoder( (layer): ModuleList( (0-11): 12 x BertLayer( (attention): BertAttention( (self): BertSelfAttention( (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (output): BertSelfOutput( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (intermediate): BertIntermediate( (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) (intermediate_act_fn): GELUActivation() ) (output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) ) (pooler): BertPooler( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (activation): Tanh() ) ) (fc): Linear(in_features=768, out_features=15, bias=True) )解读此模型

2023-04-20 上传
模型中包含了Bert的基本结构，包括嵌入层、编码器、池化器等，其中编码器由12个BertLayer组成，每个BertLayer包含了多头自注意力机制、前馈层等子模块。在Bert编码器的输出上，采用了池化层BertPooler，将整个句子的...

怎么在matlab上用深度网络设计器给googlenet添加注意力机制，完整代码是什么

2023-05-30 上传
% 在“Layers”窗口中，选择要添加注意力机制的层，并右键单击该层，然后选择“Add new output”和“Custom Layer”。 % 在“Custom Layer”窗口中，选择“Layer Type”为“Elementwise”并将其命名为“Attention”...
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