cuda kernel里面可以使用自定义数据类型的vector吗？

qq_25048693 2016-03-17 09:08:14

官方文档介绍了thrust::host_vector的使用，可是给的例子里面只有vector <int>或者<float>这样的，如果是自定义的呢？比如structA是一个之前已经定义好的类，在kernel里可以用vector< structA > abc 创建一个vector吗？

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tengwl 2016-03-18

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没有在kernel里用过vector

Mr_Zhouzl 2016-03-17

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这样是可以的，不过要实现一些vector容器自带的方法，那么就必须重写操作符

本课程是专门为刚入门的学生，研究者和爱好者打造训练模型流程讲解课程。本课程着重从安装环境，标注数据集，转换数据集，修改训练前配置参数，训练自己的模型，测试自己的模型进行讲解，适合初学者。 mmdetection是openmmlab系列框架之一，集合很多优秀的目标检测算法和部分图像分割算法，本课程只对目标检测算法训练流程进行讲解，其中选择了SSD，fasterrcnn,yolox三个框架对训练流程进行讲解。本课程具有特点：（1）教会您在ubuntu上安装自己的显卡驱动，cuda+cudnn和anaconda3（2）了解深度学习领域中常用VOC格式和COCO格式含义（3）学会使用labelImg标注工具，这个工具主要是做目标检测使用，支持VOC格式,yolox格式和ML格式（4）学会训练参数配置文件修改，这个了解后，可以有利于学习其他框架训练，比如paddledetection或者openmmlab其他系列的框架，他们存在很多相似地方本课程需要的环境：ubuntu18.04或其他系统带有英伟达显卡驱动电脑一台cuda10.2+cudnn7.6.5torch==1.7.0torchvision==0.8.1本课程设计的目标：（1）让同学们快速掌握自定义数据集训练的基本流程（2）让同学们学会安装自己电脑的深度学习环境（3）让同学们学会目标检测自定义数据集标注方法

起因由于要将剔除最小连通域中 std:;vetor 这个数据容器，在 kernel 核函数也有类似的使用，所以，查阅资料等百度，完后就找到了 thrust:: 中的 __host_vector, 和 device_vector 这两个东西。然而发现，其依旧需要在本地代码段中来提前扩展其大小，而不能在kernel 中使用…不过就当记录一下吧，为了以后可以直接拿来使用代码核函数 __g...

PyTorch 提供了与神经网络，任意张量代数，数据整理和其他目的有关的大量操作。但是，您仍然可能会发现自己需要更多的自定义操作。例如，您可能想使用论文中发现的新颖的激活功能，或者实现您在研究过程中开发的操作。在 PyTorch 中集成这样的自定义操作的最简单方法是通过扩展概述的Function和Module在 Python 中编写它。这为您提供了自动区分的全部功能(使您不必编写派生函数）以及 Python 的通常表达能力。但是，有时您的操作可以用 C ++更好地实现。

自定义卷积注意力算子的CUDA实现

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