Frame C++ 示例 on Secaumene

Frame C++ 示例 on Secaumenehttps://secaumene.github.io/frame/examples/Recent content in Frame C++ 示例 on SecaumeneHugo -- gohugo.iozh<a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/" target="_blank" rel="noopener">CC BY-NC 4.0</a>示例 01：最短快速入门https://secaumene.github.io/frame/examples/00_quickstart/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/00_quickstart/本页是01 仓外 C++ 项目的完整可运行源码。 #include <iostream> #include <frame/core/shape.h> int main() { std::cout << frame::Shape({2, 3}).numel() << '\n'; }示例 02：张量基础https://secaumene.github.io/frame/examples/01_tensor_basics/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/01_tensor_basics/本页是01 仓外 C++ 项目的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 01:Tensor 基础。 // // 学习目标:分配 CPU Tensor,查询 shape 与 dtype,并完成强类型数据读写。 // 前置章节:help/01-quickstart/README.md。 // 预期 PASS:程序返回 0,并打印设备、shape、dtype 与六个确定数值。 // 运行边界:本例只讲 Tensor;编译执行整图路径见示例 02。 // ============================================================================= #include <cstdint> #include <iostream> #include <frame/frame.h> int main() { // Tensor::empty 需要一个 Allocator&:经 BackendRegistry 取 cpu 参考后端 // (永远启用,见 include/frame/core/device.h)。 const frame::Result<frame::hal::Backend*> backend_result = frame::hal::BackendRegistry::instance().get(frame::kCpuBackendName); if (!backend_result.is_ok()) { std::cerr << "failed to get cpu backend: " << backend_result.status().message() << "\n"; return 1; } frame::hal::Backend* backend = backend_result.示例 03：图捕获、编译与执行https://secaumene.github.io/frame/examples/02_graph_compile/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/02_graph_compile/本页是02 核心概念的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 02:图编译执行。 // // 学习目标:完成建图、编译、整图执行与确定结果校验。 // 前置章节:help/02-core-concepts/README.md。 // 预期 PASS:打印所选后端及匹配期望值的 PASS 行。 // 运行边界:默认使用 CPU;传入 cuda 时真实执行 H2D、CUDA 整图与 D2H。 // ============================================================================= #include <algorithm> #include <cstddef> #include <cstdint> #include <iostream> #include <memory> #include <string_view> #include <utility> #include <vector> #include <frame/core/device.h> #include <frame/core/dtype.h> #include <frame/core/shape.h> #include <frame/core/status.h> #include <frame/core/tensor.h> #include <frame/hal/allocator.h> #include <frame/hal/backend.h> #include <frame/hal/executable.h> #include <frame/hal/stream.h> #include <frame/ir/graph.h> #include <frame/ir/node.h> #include <frame/runtime/compile.h> namespace { // 打印失败 Status 到 stderr 并返回 false;调用方据此立即返回。 bool check_example_02_status(const frame::Status& status, std::string_view operation) { if (status.示例 04：自定义算子https://secaumene.github.io/frame/examples/03_custom_op/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/03_custom_op/本页是09 添加算子的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 03:自定义算子扩展。 // // 学习目标:通过 schema 与 CPU kernel 注册扩展算子,再走标准编译路径执行。 // 前置章节:help/09-add-operator/README.md。 // 预期 PASS:打印 scaled_relu 的确定结果与注册算子执行成功的 PASS 行。 // 运行边界:本例只注册 CPU kernel,不演示其他后端实现。 // ============================================================================= #include <algorithm> #include <cstdint> #include <iostream> #include <memory> #include <string> #include <type_traits> #include <variant> #include <vector> #include <frame/frame.h> #include <frame/ops/graph_builder.h> // ----------------------------------------------------------------------------- // 步骤 1:声明算子契约(schema)。 // // 约定:算子名须匹配 ^[a-z][a-z0-9_]*$ 且全局唯一(ARCH-040),重名/非法名在启动期 // 报错(英文消息)。builder 方法链式返回 *this。此处以一个逐元素 "scaled_relu" // (输出 = max(0, x) * scale)为例。 // ----------------------------------------------------------------------------- namespace { // scaled_relu 的 shape 推断:逐元素算子,恰 1 输入,输出 shape 恒等于输入 shape。 frame::Result<std::vector<frame::Shape>> infer_scaled_relu_shape( const frame::ops::NodeContext& ctx) { if (ctx.示例 05：NN 与数据加载https://secaumene.github.io/frame/examples/04_nn_and_data/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/04_nn_and_data/本页是04 nn 与数据的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 04:nn 与数据。 // // 学习目标:迭代固定形状的小批数据,并用 nn 模块构造、验证静态图。 // 前置章节:help/04-nn-and-data/README.md。 // 预期 PASS:打印 DataLoader epoch 与神经网络图验证成功的 PASS 行。 // 运行边界:DataLoader 只操作 CPU Tensor;nn::Module::build 只构图、不执行数值。 // ============================================================================= #include <cstdint> #include <iostream> #include <optional> #include <utility> #include <vector> #include <frame/core/device.h> #include <frame/core/dtype.h> #include <frame/core/shape.h> #include <frame/core/status.h> #include <frame/core/tensor.h> #include <frame/data/dataloader.h> #include <frame/data/dataset.h> #include <frame/hal/allocator.h> #include <frame/hal/backend.h> #include <frame/ir/graph.h> #include <frame/ir/node.h> #include <frame/nn/layers.h> #include <frame/nn/module.h> #include <frame/ops/op_registry.h> namespace { // 构造本示例统一使用的 float32 CPU 静态类型。 frame::ir::TensorType make_example_04_tensor_type(std::vector<int64_t> dims) { frame::ir::TensorType type; type.示例 06：完整训练闭环https://secaumene.github.io/frame/examples/05_training/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/05_training/本页是05 训练的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 05:CPU 编译期训练。 // // 学习目标:构造前向、反向与 SGD 更新图,编译一次并复用 Executable 完成训练。 // 前置章节:help/05-training/README.md。 // 预期 PASS:打印下降的初始/最终 loss 与训练图复用成功的 PASS 行。 // 运行边界:完整训练闭环固定使用 CPU;真实 CUDA 图执行见示例 02。 // ============================================================================= #include <cmath> #include <cstdint> #include <iostream> #include <memory> #include <random> #include <utility> #include <vector> #include <frame/compiler/autograd.h> #include <frame/core/device.h> #include <frame/core/dtype.h> #include <frame/core/shape.h> #include <frame/core/status.h> #include <frame/core/tensor.h> #include <frame/hal/allocator.h> #include <frame/hal/backend.h> #include <frame/hal/executable.h> #include <frame/ir/graph.h> #include <frame/ir/node.h> #include <frame/nn/layers.h> #include <frame/nn/module.示例 07：ONNX initializer 权重交换https://secaumene.github.io/frame/examples/06_onnx_weights/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://secaumene.github.io/frame/examples/06_onnx_weights/本页是07 C++ 与工具的完整可运行源码。 // ============================================================================= // 示例 06:ONNX initializer 权重。 // // 学习目标:保存具名 CPU 权重,重新加载并按名称验证 dtype、shape 与数值。 // 前置章节:help/07-cpp-and-tools/README.md。 // 预期 PASS:打印 ONNX initializer 权重按名称往返验证成功的 PASS 行。 // 运行边界:只交换 graph.initializer,不是 ONNX 算子图导入器。 // ============================================================================= #include <filesystem> #include <iostream> #include <string> #include <system_error> #include <unordered_map> #include <vector> #include <frame/core/device.h> #include <frame/core/dtype.h> #include <frame/core/shape.h> #include <frame/core/status.h> #include <frame/core/tensor.h> #include <frame/hal/allocator.h> #include <frame/hal/backend.h> #include <frame/interop/onnx_weights.h> int main() { // 文件名固定且位于当前工作目录;CTest 为本示例设置独立二进制目录。 const std::filesystem::path file_path = "frame_example_06_weights.