MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性:融合计算和降精度核.这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能. 然而,MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化,仍然不能从中受益.幸运的是,MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能. 本文说明基于子图的解决方案,以利用MKL-DNN在MXNet中的功能.一般来说…

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S…

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究 摘要 许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要 融合运算符并显著提高 复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

首先给出一个TVM 相关的介绍,这个是Tianqi Chen演讲在OSDI18上用的PPThttps://files.cnblogs.com/files/jourluohua/Tianqi-Chen-TVM-Stack-Overview.rar 对于图优化来说,位于整个软件编译栈比较高的层次: 首先给出计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来…

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h…

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种…

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本…

CF291E 题意:一棵树,每条边上有一些字符,求目标串出现了多少次 直接求目标串的fail然后一边dfs一边跑kmp 然后就被特殊数据卡到\(O(n^2)\)了... 因为这样kmp复杂度分析的基础就没有了,now指针可能每个孩子都减少n次 所以怒加trie图优化 貌似有人写了倍增+哈希的做法........ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm&…

The Captain(BZOJ 4152) Description 给定平面上的n个点,定义(x1,y1)到(x2,y2)的费用为min(|x1-x2|,|y1-y2|),求从1号点走到n号点的最小费用. Input Format 第一行包含一个正整数n(2<=n<=200000),表示点数. 接下来n行,每行包含两个整数xi,yi(0<=xi,yi<=10^9),依次表示每个点的坐标. Output Format 一个整数,即最小费用. Sample Input 5 2 2 1…

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…