lambda算子简介1.a

本文介绍了Currying技巧,一种解决函数参数限制的方法,通过将多参数函数转换为一系列单参数函数来实现。文中还提到了该技巧在JavaScript等函数式编程语言中的应用。

接着前两天的转载继续写。上次说到lambda算子的函数只接受一个参数。那怎么处理多个参数呢?如果只有一个参数,那岂不是连加法都不能实现?这当然难不倒像丘齐这样的天才。于是, lo and behold, 一个我们至今在编程里常用的技巧粉墨登场:

Currying

据说Currying翻译为局部套用函数,也不知真假。喜欢吃印度美食的老大们不要激动。Currying和咖喱没有半点关系。这个技巧以逻辑学家Haskell Curry的姓命名。Haskell Curry也是名动一时的人物。他和Moses Schönfinkel共创了组合逻辑(combinatory logic),并把这们学科发扬光大。当初Curry搞出组合逻辑,主要是为了在数理逻辑里避免使用变量。后来搞函数编程的人们发现,组合逻辑是一类函数编程语言的理论基础。一些函数语言里常见的特性,比如说高阶函数合lazy evaluation, 就是用组合逻辑里的combinator实现的。当初Alanzo Church对这个理论也相当熟悉。难说lambda理论不是受了组合逻辑的影响。大牛Philip Wadler为了纪念Curry, 把他的函数语言叫做Haskell。Haskell也是一门巨酷的函数语言,兼顾数学的优美和软件开发的实用性。连LInspire的开发组都决定用Haskell作为系统开发的语言(但我很奇怪他们为什么放弃使用另一门酷酷的函数语言Ocaml)。说远了。

解决参数限制的关键在于认识到函数也是数据(用更严格的说法,是值)。既然是数据,就可以传来传去。如果有两个参数,我们可以写一个接受第一个参数的函数,而这个函数返回的是接受第二个参数的函数。“就那么简单!我们在JavaScript里不是常用这个功能?” 嘻嘻,我们在JavaScript里的确常用这个功能。JavaScript其实是带C句法的函数语言,支持高阶函数,自然支持Currying。JavaScript的功能其实颇为强大,不然Douglas Crockford不会说JavaScript是最被人误解的语言

举例来说,假设我们要写一个函数,把x和y相加。最自然的写法是lambda x y . plus x y. 既然我们只能一次接受一个参数,我们可以先写一个接受 x 的函数。这个函数返回一个接受 y 的函数。这个被返回的函数把 x 和 y 相加:lambda x.(lambda y. plus x y)。简单吧?数学奇妙之处就在于我们用极为简单的砖块搭建出恢弘的宫殿。事实上,数学家们总是极力追求理论基础的简洁。他们不知疲倦地挥舞着奥卡姆剃刀,直到把自己的理论切割成东家之子:增之一分则太长,减之一分则太短。有了Currying这个工具,我们可以放心使用多参数的标记了。反正多参数的lambda不过是单参数lambda的方便用法而已,没有任何实质上的改变。

(待续。累死了。什么时候才能写到让人拍案叫绝的Y Combinator啊? )

<think>我们参考用户的问题和之前的引用内容,用户在使用ATC进行模型转换时遇到“算子不支持”的错误,需要提供解决方案。 根据引用[1]和引用[2],我们可以总结出以下方法: 1. 升级CANN(选项A):因为新版本的CANN可能会增加对新算子的支持。 2. 使用TBE自定义算子开发(选项C):对于不支持的算子,可以使用TBE工具进行自定义开发。 3. 更换模型(选项D):选择算子全部支持的模型进行转换。 但选项B(配置AIPP)通常用于图像预处理,与算子支持问题无直接关系,因此不选。 此外,根据引用[2],我们还可以考虑: - 模型优化:对模型进行修改,替换不支持的算子为支持的算子。 - 调整转换参数:如指定输入形状(--input_shape)以避免动态形状问题。 因此,在回答中,我们需要涵盖这些方面。 注意:用户的问题是多选题,但我们的回答需要更详细,所以我们将每个选项(除了B)以及额外的方法都进行说明。 结构如下: 1. 概述问题 2. 解决方法(包括选项A、C、D,并补充其他方法) 3. 总结建议 同时,按照要求,我们需要在末尾生成相关问题。 注意:引用标识要放在引用内容的后面,如[^1]。 </think> ### 解决 ATC 模型转换报错"算子不支持"的完整方案 当使用 ATC 进行模型转换遇到"算子不支持"错误时,可采取以下操作(选项 A、C、D 均为有效解决方案): #### 1. **升级 CANN(选项 A)** - **操作**:安装最新版 CANN 软件栈 ```bash # 查看当前版本 npu-smi info # 下载并安装新版本 wget https://ascend-repo.xxxxxx/CANN-7.0.RC1.zip unzip CANN-7.0.RC1.zip && ./install.sh ``` - **原理**:CANN 新版本会持续扩展算子支持范围,例如: - CANN 6.0 支持 1200+ 算子 - CANN 7.0 新增对动态 Shape 算子支持(如 `Resize`)[^1] - **效果**:自动兼容更多模型结构,无需修改原始模型 #### 2. **TBE 自定义算子开发(选项 C)** - **操作流程**: 1. 定位不支持算子(如 `CustomOp`) 2. 使用 TBE DSL 编写等效计算逻辑: ```python from te import tvm def custom_op(input_tensor): return tvm.compute(input_tensor.shape, lambda i: input_tensor[i]*2) ``` 3. 注册算子并重新编译模型 - **适用场景**: - 专用模型结构(如科研模型) - 昇腾暂未支持的算子(如某些激活函数) - **优势**:保持原始模型精度,支持复杂计算图[^2] #### 3. **更换支持模型(选项 D)** - **操作**: 1. 查询昇腾算子支持列表: ```bash atc --op_list --soc_version=Ascend310 ``` 2. 选择已验证模型(推荐): - 分类模型:ResNet50、MobileNetV3 - 检测模型:YOLOv5s、SSD - 分割模型:DeepLabV3+ - **数据参考**: | 模型类型 | 算子支持度 | 推荐芯片 | |----------|------------|----------| | ResNet50 | 100% | Ascend310| | BERT | 95% | Ascend910| | GPT-3 | 85% | 需定制 | #### 4. **其他关键操作(补充方案)** - **模型结构优化**: - 替换不支持算子(如 `LeakyReLU` → `ReLU`) - 固定动态输入维度: ```bash atc --input_shape="input:1,3,224,224" ... ``` - **精度模式调整**: ```bash atc --precision_mode=allow_fp32_to_fp16 # 降低精度要求 ``` - **Fallback 机制**: ```bash atc --op_select_implmode=high_precision # 自动回退到 CPU 执行 ``` #### 解决方案选择建议 $$ \text{决策树} = \begin{cases} \text{升级 CANN} & \text{当算子在新版本已支持} \\ \text{TBE 开发} & \text{当需保持模型结构不变} \\ \text{更换模型} & \text{当时间成本敏感} \end{cases} $$ 优先尝试升级 CANN(解决 60%+ 兼容问题),复杂场景结合 TBE 开发[^1][^2]。 ---
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