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【nacos 源码教程】【intl支付源码】【冲刺指标源码】修改3D源码_3d常用修改编辑命令

2024-11-25 00:01:38 来源:知识 分类:知识

1.3d稀疏卷积——spconv源码剖析(三)
2.完美解码设置源码输出完美解码设置
3.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
4.MMDetection3D之DETR3D源码解析:整体流程篇

修改3D源码_3d常用修改编辑命令

3d稀疏卷积——spconv源码剖析(三)

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs,修改修改位于:spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现:

       主要就是码d命令完成了一些参数的校验和预处理。首先,常用对于3d普通稀疏卷积,编辑根据输入shape大小,修改修改kernel size,码d命令nacos 源码教程stride等参数计算出输出输出shape,常用子流行稀疏卷积就不必计算了,编辑输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的修改修改get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,码d命令所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册:在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的常用OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册,可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样,编辑OP Register也是修改修改intl支付源码Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的码d命令算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用,该方式同样与pytorch源码解耦,常用增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子,流程非常简单:先编写C++相关的算子实现,然后通过pytorch底层的注册接口(torch::RegisterOperators),将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于:src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分,并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论,优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为:indicePairs,indiceNum和gridOut,冲刺指标源码其建立过程如下:

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则,即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存,它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct},2表示输入和输出两个方向,kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核,其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数,indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成,下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是云对接源码调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数:

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义,大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用:建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见:include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法,看起来比较复杂而已。令:new_indicesIn = indicesIn.data(),可以推导得出index为:

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h,其递归调用写法如下:

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3:

       位于:include/spconv/indice.cu.h

       看:

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法,具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话,其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的rtcp源码解析线程上限索引blockDim.x * gridDim.x,功能与下面代码类似:

       参考: blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...

完美解码设置源码输出完美解码设置

       关于完美解码设置源码输出,完美解码设置很多人还不知道,

       1、有些用户会在完美解码,播放3D**,但**视频是3D的,字幕是2D,大大降低了观看效果。那么如何设置3D字幕效果,我们来教你怎么操作。

       2、首先我们将字幕加载到视频中去后,在画面右键菜单选择字幕-3D字幕,然后根据3D的类型选择左右或者上下字幕。

       3、如果效果还是不满意,那么请直接前往3D字幕设置中,对其进行深度的设置,比如三维景观深度,人像深度等。

       4、以上就是完美解码设置3D字幕的方法了,当然了你也可以建立一个字幕文件夹来专门存放字幕,以便下次加载视频的时候能够快速识别到字幕文件。

       本文讲解到此结束,希望对大家有所帮助。

[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料

       这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D,包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先,选择Pytorch 1.9的devel镜像,包含CUDA和驱动,确保与Pytorch3D的版本要求相匹配,比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内,需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是否正常,同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。

       配置CUB工具是关键步骤,根据Pytorch3D文档,需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA,也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着,如果遇到conda依赖问题,作者选择从源码编译Pytorch3D,编译过程中的安装log和版本检查是必要的。

       最后,通过测试用例,如从ARkit导出数据并渲染白模,验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作,安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用,作者还分享了一些参考资源,以便初学者入门。

MMDetection3D之DETR3D源码解析:整体流程篇

       关于torch.distributed.launch的更多细节: blog.csdn.net/magic_ll/...

       设置config file和work dir,work dir保存最终config,log等信息,work dir默认为path/to/user/work_dir/

       作者将自定义的部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下,通过registry类注册模块,这里利用importlib导入模块并初始化自定义的类。

       这里设置模型的输出信息保存路径、gpus等模型的运行时环境参数

       这里初始化模型,初始化train_dataset和val_dataset

       这部分完成了DataLoader的初始化,runner和hooks的初始化,并且按照workflow运行runner。

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