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GN学习记录

GN是ninja构建文件的元构建工具，能够构建出ninja的.ninja文件,比起ninja原本的构建命令GN能够比较好地进行依赖管理，并且能够很方便的输出构建图谱。...:gn_lib //base:base......desc out/Default //base 输出base这个目标的所有信息 2.通过gn desc out/Default //tools/gn deps --tree 指定输出目标gn的依赖关系树...列出所有目标我们可以通过gn ls列出所有目标，gn ls支持过滤，如下 > gn ls out/Default “//base/*” //base:base //base:base_i18n_perftests.../gn/

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Hello World for gn

搜索gn的介绍，发现中文文章大多数都是在chrome工程的基础上，添加些文件编译。而gn的quick start，也不是从零开始搭建一个gn工程，更像是如何定制chrome（v8）编译的介绍。...工具根据checkout_linux/checkout_x64等去下载对应的系统库和头文件 gn gen out gn根据gn配置文件，生成ninja编译配置文件。...= "aix"', 'action': ['python', 'tools/clang/scripts/update.py'], }, 加入hooks这个update.py会下载clang到该目录...', 'action': ['python', 'build/util/lastchange.py', '-o', 'build/util/LASTCHANGE']...总结 gclient/gn这套构建系统就chrome项目自己用用好了。

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GN语言和操作

但是我们团队的每个人都可以编写和调试C ++和Python。构建语言应该被视为构建应该如何工作。表达任意事物不一定容易甚至不可能。...在有意义的时候就像Blaze一样（见下面的“与Blaze的区别和相似之处”） gn是动态类型语言 gn 类型 1. 布尔（true，false） 2. 64位有符号整数 3....了解gn help label_pattern更多信息。 4. 执行脚本有两种方法来执行脚本。GN中的所有外部脚本都是Python。第一种方法是作为构建步骤。...因为同步执行一个脚本需要暂停当前的构建文件执行，直到Python进程完成执行，依靠外部脚本是慢的，应该尽量减少。为了防止滥用，允许调用的文件exec_script可以在顶层.gn文件中列入白名单。...GN还增加了“配置”的概念来管理一些棘手的依赖和配置问题，同样不会出现在服务器上。Blaze有一个“配置”的概念，就像一个GN工具链，但内置在工具本身。

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OpenHarmony开发——GN快速上手

获取GN可执行程序。1）源码编译。可以到官网下载源码。也可以到我的GN源码(需要5积分)2）鸿蒙源码提供的GN可执行程序。...了解GN构建过程使用 -v 可以了解GN的详细执行流程。simple_build$ gn gen -v .....my_configuration.txt" ]outputs = [ "$target_gen_dir/insightful_output.txt" ]# Our script imports this Python...filename,arguments = [],input_conversion = "",file_dependencies = [])The default script interpreter is Python...("python" on POSIX, "python.exe" or "python.bat" on Windows).

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OpenHarmony 内核源码分析(gn应用篇) | gn语法及在鸿蒙的使用

gn是什么?...,不高效,所以设计了一套更简单,更高效新的构建工具gn+ninja,然后就被广泛的使用了.gn语法和配置gn 有大量的内置变量和库函数,熟悉这些库函数基本就知道gn能干什么,gn的官方文档很齐全.gn ...在鸿蒙中的使用有了以上基础铺垫,正式开始gn在openharomny中的使用.从哪开始在构建工具篇中已经说清楚了 hb的python部分有个工作任务是生成gn命令所需参数. gn生成ninja的命令是 ...-script-executable=python3 \ '--args=ohos_build_type="debug" \ ohos_build_compiler_specified...它们将会在解析BUILD.gn,BUILDCONFIG.gn过程中被使用.BUILDCONFIG.gn | 构建配置项BUILDCONFIG.gn为BUILD.gn做准备,填充好编译所需的配置信息.即生成配置项详细请查看

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

BN算法过程：沿着通道计算每个batch的均值μ 沿着通道计算每个batch的方差σ² 做归一化加入缩放和平移变量 γ 和 β 其中 ε 是一个很小的正值，比如。...GN适用于占用显存比较大的任务，例如图像分割。对这类任务，可能 batch size 只能是个位数，再大显存就不够用了。...GN 也是独立于 batch 的，它是 LN 和 IN 的折中。...GN将channel分组，然后再做归一化。GN 相当于把一本 C 页的书平均分成 G 份，每份成为有 C/G 页的小册子，对每个小册子做Norm。...LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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BN、LN、IN、GN、SN归一化

算法过程： (1)、沿着通道计算每个batch的均值u (2)、沿着通道计算每个batch的方差σ^2 (3)、对x做归一化，x’=(x-u)/开根号(σ^2+ε) (4)、加入缩放和平移变量γ和β ,...track_running_stats：布尔值，当设为true，记录训练过程中的均值和方差； 2.4 Group Normalization 主要是针对Batch Normalization对小batchsize效果差，GN

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

BN算法过程：沿着通道计算每个batch的均值 μ 沿着通道计算每个batch的方差 σ2 做归一化加入缩放和平移变量 γ 和 β ? 其中 ε 是一个很小的正值，比如 ? 。...四、 Group Normalization, GN（拿小本本get一下）论文链接：arxiv.org/pdf/1803.0849 GN是为了解决BN对较小的mini-batch size效果差的问题...GN 也是独立于 batch 的，它是 LN 和 IN 的折中。 GN的主要思想：在 channel 方向 group，然后每个 group 内做 Norm，计算 ?...GN将channel分组，然后再做归一化。GN 相当于把一本 C 页的书平均分成 G 份，每份成为有 C/G 页的小册子，对每个小册子做Norm。...LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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鸿蒙南向开发——GN快速入门指南

运行GN(Generate Ninja)运行gn，你只需从命令行运行gn，对于大型项目，GN是与源码一起的。...对于Fuchsia树内开发，运行fx gn ...，它将找到正确的GN二进制文件，并使用给定的参数运行它。设置一个构建与其他一些构建系统不同，在GN中你可以设置你自己的构建目录，和你想要的设置。..."]}执行gn help labels可以看到help的详细的解释，关于如何添加子目录的目标到BUILD.gn里面。...你可以在verbose模式下运行GN，以看到很多详细过程，使用-v参数就可以：$ gn gen out -vUsing source root /home/hui/disk4t/codes/gn/examples...:5)Loading //tutorial/BUILD.gn (referenced from //BUILD.gn:34)Running //build/BUILD.gn with toolchain

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【GNN】GN：更通用的 GNN 架构

比较经典的例子是图模型，可以通过随机变量明确随机条件独立性来表示复杂的联合分布，如隐马尔可夫模型等；或者明确表示变量之间的稀疏依赖关系，从而提供各种有效的推理和推理算法，如消息传递等。...比如说，在贝叶斯模型中，归纳偏置通常通过先验分布的选择和参数化来表达；而在其他模型中，可能是为了避免过度拟合而添加的正则化项；也可能是编码在算法本身的体系结构中。...3.1 GN 接下来作者将定义一个更加通用的图网络（GN）框架，用于图结构表示的关系推理。...这意味着 GN 自动支持一种组合泛化形式（因为图是由边、节点和全局特征组成的，GN 可以操作不同数量的边和节点） 4.Design Principles 有了 GN 架构，我们再来看下基于 GN 结构设计模型的原则...我们举几个例子，对于 MPNN 来说：消息函数在 GN 中为，但是不考虑全局信息作为输入；信息聚合对应于 GN 中的；更新函数为 GN 中的；读出函数 R 为 GN 中的

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WebRTC中的编译工具 gyp 、gn 与 ninja

什么是 gn GN（Generate Ninja），它是 GYP 的替代工具。由于GN是用C++编写，比起用 python写的 GYP 快了很多。...什么是 cmake 相对于 gyp 和 gn，大家可能对 cmake 更熟悉点。它也是一种可以产生跨平台工程文件和 makefile文件的编译工具集。...小结从上面的介绍大家可以了解到， cmake/scons/gyp/gn 这几个工具是同一类的，可以产生跨平台的工程文件，以及编译控制文件（如 makefile 或 .ninja 文件）；而 make

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN（附代码＆链接）

BN算法过程：沿着通道计算每个batch的均值μ 沿着通道计算每个batch的方差σ² 做归一化加入缩放和平移变量 γ 和 β ? 其中 ε 是一个很小的正值，比如 ? 。...四、 Group Normalization, GN （拿小本本get一下）论文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf GN是为了解决BN对较小的mini-batch...GN 也是独立于 batch 的，它是 LN 和 IN 的折中。 GN的主要思想：在 channel 方向 group，然后每个 group 内做 Norm，计算 ?...GN将channel分组，然后再做归一化。GN 相当于把一本 C 页的书平均分成 G 份，每份成为有 C/G 页的小册子，对每个小册子做Norm。...LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。

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深度学习常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

来源：AI算法与图像处理深度学习目前有各种各样的Normalization方法，一文带你看尽。...BN算法过程：沿着通道计算每个batch的均值 μ 沿着通道计算每个batch的方差 σ2 做归一化加入缩放和平移变量 γ 和 β ? 其中 ε 是一个很小的正值，比如 ? 。...GN 也是独立于 batch 的，它是 LN 和 IN 的折中。 GN的主要思想：在 channel 方向 group，然后每个 group 内做 Norm，计算 ?...GN将channel分组，然后再做归一化。GN 相当于把一本 C 页的书平均分成 G 份，每份成为有 C/G 页的小册子，对每个小册子做Norm。...LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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鸿蒙源码构建工具Gn 与 Ninja 的介绍及使用入门

最近鸿蒙HarmonyOS系统的火爆，对其源码的编译构建产生了兴趣，了解到鸿蒙系统的编译构建是基于 Gn 和 Ninja 完成的。那么什么是Gn 与 Ninja?比makefile强到哪了？...什么是GN？ GN是一个生成Ninja构建文件的元构建系统，以便你可以用Ninja构建你的项目。...简单的使用入门：以helloworld为例，建一个gn-test文件夹：几个文件必不可少，这个需要手工去提前按照格式创建好。否则直接执行gn gen ./out会报错的。...必要的几个文件： .gn文件根目录下的BUIlD.gn文件 gnconfig文件夹中的BUILDCONFIG.gn文件可以输入指令： gn help dotfile 查看默认的.gin文件模板...我的这个例子的.gin文件如下： buildconfig="//gnconfig/BUILDCONFIG.gn" 然后在项目的根目录下创建gnconfig文件夹和内部的BUILDCONFIG.gn文件。

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标准化层（BN，LN，IN，GN）介绍及代码实现

GN（GroupNorm）介于LN和IN之间，其首先将channel分为许多组（group），对每一组做归一化，及先将feature的维度由N, C, H, Wreshape为N, G，C//G ,...H, W，归一化的维度为C//G , H, W 如图一所示，GN是介于LN和IN之间，将C分为多个group，B,C,H,W转换为B*G,C/G,H,W然后对每个组进行归一化，也就是与batch和layer...GN代码实现： def torch_gn_offical(x, num_groups): """ 调用官方API """ gn = nn.GroupNorm(num_groups...def torch_gn(x, num_groups): b = x.shape[0] x1 = x.view(b, num_groups, -1) mu = x1.mean...= x1_norm.reshape(x.shape) return my_gn GN的优缺点： GN和BN对比，避开了batchsize对训练的影响，训练开销小；GN的num_group=1就是

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python 算法

算法的复杂度算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源时间复杂度用“O（数量级）”来表示常见的时间复杂度有： O(1)常数阶；问题规模越大效率越高，时间不变， a = [1,2,3] a[...i in range(n) O(n2)：平方阶，时间随数据规模增加，指数增加，时间增加快，for i in range(n): for j in range(i):........ n代表问题规模算法中花费的时间与算法中语句的执行次数成正比.../usr/bin/python def swap(a,b,c): if a > b: t = a a = b b = t if a.../usr/bin/python #encoding:utf8 def key(): a = [] for i in range(10): a.append(0) #...0: print i if __name__ == '__main__': key() ~ [root@133 ~]# python

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算法篇-python排序算法

一起回顾下上一篇的查找算法 ——> 算法篇-python查找算法大致了解到查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素。

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算法篇-python递归算法

算法是为解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤。...算法的复杂度，表示代码的运行效率，可以用一个大写的O加括号来表示，比如O(1)，O(n) 递归递归就是在函数中调用本身，大多情况下会给计算机增加压力，但是有时又很有用。

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算法篇-python查找算法

上一篇的递归算法中，了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。在汉诺塔游戏例子中，如果你需要移动的盘子很多时，程序运行就会消耗很长时间来计算结果。...可以回顾下 —>算法篇-python递归算法用递归打印斐波那契数列，你会发现，即使n只有几十的时候，你的计算机内存使用量已经飙升了。...有一点，关于递归次数，python中有个限制，可以通过sys模块来解决。 ? python 查找算法查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。...算法的复杂度是渐进的，即对于一个大小为n的输入，如果它的运算时间为n3+5n+9，那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环来查找，它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢

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GPU 视频增强型实例 GN7vi 重磅发布！

GPU算力+明眸融合视频AI技术，体验腾讯内部自研黑科技为满足直播、点播客户业务视频增强需求，腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例，配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。...GN7vi 可为用户提供视频极致压缩的极速高清技术，以及超高清视频生成的画质重生技术，支持编解码的协议灵活性同时，码率相比普通转码降低50%，节省存储和带宽资源，并结合智能编解码内核，提升画质20%+。...在视频增强型GN7vi内测申请通过后，您可以登录腾讯云服务器购买页，选择 GPU 机型-视频增强型 GN7vi：您需要勾选“自动安装 GPU 驱动”，实例将会在创建后自动安装 GPU 驱动，CUDA...原视频文件现在申请内测，即可体验视频增强型 GN7vi 的画质增强黑科技！快来试试吧～

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