闵可夫斯基引擎Minkowski Engine_minkowskiengine-程序员宅基地

闵可夫斯基引擎Minkowski Engine
Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积，池化，解池和广播操作。有关更多信息，请访问文档页面。闵可夫斯基引擎Minkowski Engine
pip install git+https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine.git
在这里插入图片描述

稀疏张量网络：空间稀疏张量的神经网络
压缩神经网络以加快推理速度并最小化内存占用已被广泛研究。用于模型压缩的流行技术之一是修剪卷积网络中的权重，也被称为稀疏卷积网络。用于模型压缩的这种参数空间稀疏性压缩在密集张量上运行的网络，并且这些网络的所有中间激活也是密集张量。
但是，在这项工作中，专注于空间稀疏的数据，尤其是空间稀疏的高维输入。还可以将这些数据表示为稀疏张量，并且这些稀疏张量在3D感知，配准和统计数据等高维问题中很常见。将专门用于这些输入的神经网络定义为稀疏张量网络，这些稀疏张量网络处理并生成稀疏张量作为输出。为了构建稀疏张量网络，建立了所有标准的神经网络层，例如MLP，非线性，卷积，规范化，池化操作，就像在密集张量上定义，并在Minkowski引擎中实现的方法一样。
在下面的稀疏张量卷积上可视化了一个稀疏张量网络操作。稀疏张量上的卷积层与密集张量上的卷积层相似。但是，在稀疏张量上，在一些指定点上计算卷积输出，这些点可以在广义卷积中进行控制。
特征
• 无限的高维稀疏张量支持
• 所有标准神经网络层（卷积，池化，广播等）
• 动态计算图
• 自定义内核形状
• 多GPU训练
• 多线程内核映射
• 多线程编译
• 高度优化的GPU内核
Requirements
• Ubuntu >= 14.04
• 11.1 > C

本文链接：https://blog.csdn.net/wujianing_110117/article/details/112134212

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