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发布时间:2026-07-21阅读(1)
在用PyTorch或者TensorFlow搭积木的时候,你是不是也遇到过下面这些情况:

这时候你就会想,要是能自己实现一个速度又快、又能满足需求的算子就好了。
你想到了CUDA,自己写一个CUDA算子不就完事了嘛!
然后问题又来了,写是写完了,怎么用python代码调用它呢?
还有一个问题,这个算子它没梯度啊,自动求导机制不顶用了!
你去网上各种搜索,方法倒是全有,但是源码都好复杂,你一个新手怎么可能有心思看完那么复杂的教程?
这时候,你突然看到了这篇文章,看完后你惊呼:“怎么会有这么简洁的示例代码,这就是我想要的!”
没错,这就是我熬了好几个通宵,查了无数bug后,写出来的一份示例代码。
话不多说,先上源码好吧:
Neural Network CUDA Examplegithub.com
我给它命名为“Neural Network CUDA Example”,简称“NN CUDA Example”,意思就是神经网络调用CUDA的示例。

那么这玩意到底有啥用呢?目前为止,它可以让你学到下面这些东西:

你直呼内行,要是早点能看到这篇文章,能多发好几篇论文啊。
看完代码,有些细节你还是懵逼了,这这这都是啥意思啊,为啥这么写啊?
这时候你又看到了几篇教程,哦原来都有讲解,那没事了。
PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析https://zhuanlan.zhihu.com/p/358220419
详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式https://zhuanlan.zhihu.com/p/358778742

三分钟教你如何PyTorch自定义反向传播https://zhuanlan.zhihu.com/p/359524837


从那以后,你代码能力飞速提升,一连发了好几篇顶会。
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