张小明
前端开发工程师
)
1.Dataflow只对当前层级的函数有效，对sub_function或者当前层级的Loop中的内容无效。
上述框图中，对top_level进行dataflow优化，就是将func1,func2,func3之间加入管道，使得他们并行执行。
2.如果函数有多个层级，dataflow优化如何让其作用到底层的函数呢
如果相当底层的sub_func也是dataflow，那么可以对func1,fun2,fun3也进行dataflow约束，这个是比较容易想到的办法！但是这个方法不推荐使用，这里推荐的一种方法，是将func1,func2,func3使用inline进行约束，使用inline进行约束后，也就是将层级打开，这样就sub1_func1~sub2_func3全部拉到顶层了，那么这些subx_funcx就全部被dataflow作用了！
3.常用的buffer结构
line buffer
window buffer
pingpang buffer
工业控制电源设计中的电子电路基础要点梳理在现代工业自动化系统中，电源早已不是“插上就能用”的附属部件。它如同系统的“心脏”，一旦出现波动或故障，轻则导致传感器误报、PLC重启，重则引发设备损坏甚至安全事故。尤其是在智能制…
李华
GitHub Labels 分类标记 PyTorch 任务类型 在现代 AI 研发中，一个常见的痛点是：明明代码写好了，却因为环境不一致、GPU 配置错误或流程混乱导致训练跑不起来。团队成员各用各的 Python 版本、PyTorch 安装方式五花八门，CI 流水线时…
李华
Jupyter Notebook 中的 %%bash：打通 AI 开发与系统操作的关键桥梁 在现代人工智能开发中，一个常见的场景是：你正通过浏览器访问远程服务器上的 Jupyter Notebook，准备训练一个 PyTorch 模型。一切就绪后运行代码，却发现…
李华
GitHub Webhooks 触发 PyTorch 自动化测试 在深度学习项目开发中，一个常见的痛点是：开发者提交了代码后，往往要等很久才知道是否“破坏”了模型的训练或推理流程。更糟的是，有时候问题直到部署阶段才暴露——比如某次改动让多 GP…
李华
Jupyter Notebook 中通过 Shell 调用 PyTorch 脚本的工程实践 在深度学习项目开发中，一个常见的场景是：你在 Jupyter Notebook 里完成了数据探索和模型原型设计，信心满满地准备跑一轮完整训练，却发现代码还散落在各个单元格中。如…
李华
Git stash 暂存未完成的 PyTorch 代码改动 在深度学习项目的日常开发中，你是否遇到过这样的场景：正调试一个 ResNet50 模型在 CIFAR-10 上的梯度爆炸问题，代码改了一半，突然被拉去修复生产环境中的推理服务 Bug？或者你…
李华