1.MaskFormer源码解析
2.自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
3.Pytorch之Dataparallel源码解析
4.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
5.AI与PDE（七）：AFNO模型的模型源代码解析
6.nginx源码分析--master和worker进程模型
MaskFormer源码解析
整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，源码从配置文件中读取相关变量，大全无需过多关注注册指令，模型核心在于作者如何实现网络结构图中的源码关键组件。MaskFormer模型由backbone、大全原生交易源码sem_seg_head和criterion构成，模型backbone负责特征提取，源码sem_seg_head整合其他部分，大全criterion用于计算损失。模型
在backbone部分，源码作者使用了resnet和swin两种网络，大全关注输出特征的模型键值，如'res2'、源码'res3'等。大全在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。
pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。
模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。
损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，房源管理 php源码实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。
总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。
自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
BLOOM模型结构解析，采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库，本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。 单机版BLOOM解析见文章。 模型结构实现依赖mpu模块，推荐系列文章深入理解mpu工具。 Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。 Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。助力约跑源码通常，位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。 激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。 掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。 ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。 MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，实现于megatron/model/transformer.py。 多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。 并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。 并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。 相关文章系列覆盖大模型研究、bgc云台源码RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前，需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据，提高模型训练效率。
初始化阶段，Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中，模型的参数会被复制到所有可用的GPU上，从而实现并行计算。
在前向传播阶段，Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次，然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后，结果会被收集并汇总。这样，即便模型在多GPU上运行，输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中，Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module，同时调用nn.DataParallel的构造函数，从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的html欢迎页面源码状态或变量，Dataparallel还提供了相应的管理机制，确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行，同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言，Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制，实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源，提升模型训练效率。
DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，介绍model dict的配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义，体现模型结构。
MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后，借助于registry机制实例化每一个组件，展现其层次性与模块化设计。
在初始化流程中，首先在train.py的build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，直至最底层结构，遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。
关于DETR3D的组件，backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。
DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。
Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。
AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。
在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。
nginx源码分析--master和worker进程模型
一、Nginx整体架构
正常执行中的nginx会有多个进程，其中最基本的是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。
二、核心进程模型
启动nginx的主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的子进程则充当工作进程。
Nginx也支持单进程模型，此时主进程即是工作进程，不包含监控进程。
核心进程模型框图如下：
master进程
监控进程作为整个进程组与用户的交互接口，负责监护进程，不处理网络事件，不负责业务执行，仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。
master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态，直到接收到信号。
master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行：
sig_atomic_t ngx_reap;
sig_atomic_t ngx_terminate;
sig_atomic_t ngx_quit;
sig_atomic_t ngx_reconfigure;
sig_atomic_t ngx_reopen;
sig_atomic_t ngx_change_binary;
sig_atomic_t ngx_noaccept;
进程中接收到的信号对Nginx框架的意义：
还有一个标志位：ngx_restart，仅在master工作流程中作为标志位使用，与信号无关。
核心代码（ngx_process_cycle.c）：
ngx_start_worker_processes函数：
worker进程
worker进程主要负责具体任务逻辑，主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件，因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处，等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。
master进程如何通知worker进程进行某些工作？采用的是信号。
当收到信号时，信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。
对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle，它主要关注4个全局标志位：
sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程
sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程（有唯一一段代码会设置它，就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时，才会将ngx_exiting置为1）
ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位
sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件
其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。
核心代码（ngx_process_cycle.c）：
PyTorch源码学习 - （）模型的保存与加载
在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。
在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。
对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。
实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。
在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。
整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。
DenseNet源码解读（pytorch官方）
DenseNet源码解析：一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型，提供了一系列预训练模型选项。首先，我们引入必要的库，如ReLU、卷积层、批量归一化和函数模块。DenseNet的核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征，然后通过一系列的卷积块进行特征提取，包括1x1卷积、ReLU激活和3x3卷积，形成了密集层 `_DenseLayer`。该层可以设置内存高效模式以节省内存。在 `_DenseBlock` 中，通过循环堆叠指定数量的密集层，并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构，包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置（如densenet、densenet等）的预训练模型加载方法 `_densenet`，用户可以根据需求选择并加载预训练权重。
每个模型函数，如`densenet`，接受参数如预训练状态、进度条显示等，允许用户根据需要定制网络行为。总的来说，DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能，适用于图像识别等计算机视觉任务。
