1.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
2.你知道知乎上面挣钱的知乎知乎工作是真还是假吗?
3.知乎vscode插件修改和重新编译
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PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
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若问初学者接触PyTorch应从何学起,源码源码答案非神经网络(NN)或自动求导系统(Autograd)莫属,知乎知乎而是网站网站看似平凡却无所不在的张量(Tensor)。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样,源码源码域名源码传到空间Tensor是知乎知乎PyTorch的“Hello World”,每个初学者接触PyTorch时,网站网站都通过torch.tensor函数创建自己的源码源码Tensor。
编写上述代码时,知乎知乎我们已步入PyTorch的网站网站宏观世界,利用其函数创建Tensor对象。源码源码然而,知乎知乎Tensor是网站网站如何创建、存储、源码源码设计的?今天,让我们深入探究Tensor的微观世界。
Tensor是.net源码加密保护什么?从数学角度看,Tensor本质上是多维向量。在数学里,数称为标量,一维数据称为向量,二维数据称为矩阵,三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式,例如时间是一种维度,销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据,在不同场景下具有不同的物理含义。
如何存储Tensor?在计算机中,程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存(GPU上是显存),内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时,校宝软件源码需要先了解其特性,如数组。创建数组时,会向内存申请一块指定大小的连续存储空间,这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。
PyTorch引入了步伐(Stride)的概念,表示逻辑索引的相对距离。例如,一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址,类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作,因此PyTorch引入视图概念,使所有Tensor视图共享同一内存空间,提高程序运行效率并减少内存空间浪费。
PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类,与逻辑表示类Tensor解耦,gps轨迹记录源码建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类,具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员:Storage和StorageImpl。
PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储,还在Tensor中定义了很多相关元信息,如size、stride和dtype,这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。
PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件,在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中,PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}
Python中的Tensor继承于基类_TensorBase,该类是垃圾短信源码用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外,还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。
torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数,该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后,在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。
torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中,该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。
recursive_store函数的核心在于
Tensor创建后,我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化,调用gatherTorchFunctions来初始化函数,主要分为两种函数:内置函数和自定义函数。
你知道知乎上面挣钱的工作是真还是假吗?
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知乎vscode插件修改和重新编译
为了在VSCode中安装和使用插件,首先需要确保你的开发环境已安装Node.js。可以考虑将npm的源切换为中国镜像,通过命令行执行npm config set registry https://registry.npm.taobao.org来实现。
安装插件开发所需的工具,包括webpack和webpack-cli,通过执行命令npm install webpack webpack-cli。接着,将源代码克隆到本地,运行npm install以安装项目依赖。
为了配置环境变量,新增NODE_PATH,设置为C:\Users\qing\AppData\Roaming\npm\node_modules,并确保该路径被添加到环境变量的Path字段中。
进行插件的修改时,可以自行调整TypeScript代码。调试过程中,可以通过获取当前打开文件的完整路径并填充到输入框作为默认值。在CONTRIBUTING.md文档中提到,在编译时需要注释掉/node_modules/uglify-js/tools/node.js:中的一部分代码,以避免编译失败。
为了实现自动编译,执行npm run develop命令,这会在dist目录下生成编译后的文件。在VSCode的调试面板中,选择"Debug - Launch Extension",启动新的VSCode窗口并安装你开发的插件。
完成代码调试后,需生成插件安装包以方便使用或分发。安装vsce命令行工具通过npm i vsce -g。在项目根目录使用vsce package命令生成.vsix文件,该文件可用于VSCode扩展市场的发布或个人使用。
安装.vsix文件,只需在VSCode扩展窗口中选择"从vsix安装"并选择对应的文件即可。若需修改插件信息,只需在package.json文件中进行相应的修改。
在开发过程中遇到问题,可以通过查阅微软VSCode插件开发官方文档、生成vsix文档的说明文档,以及VSCode插件开发全攻略(十)来寻求解决方案。这将提供详细的步骤和最佳实践,帮助解决开发过程中遇到的挑战。
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