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我想在我的计算表达式上定义一些自定义运算符，但无法使其工作

顺便说一句，更改member this.Map f s ...为member this.Map (f, s) ...给出相同的错误。

为了学习如何编写自定义 TensorFlow 操作，我遵循了添加新操作教程并制作了一个“add_b”操作，b为每个输入值添加了一个标量。

add_b_op.cc：

add_b_op.cu.cc

我故意在 CPU 实现中引入了一个错误，以便能够区分正在使用的是 CPU 还是 GPU 实现。

当我测试我的自定义操作时：

我得到以下输出：

“设备放置日志”似乎表明该操作正在 GPU 上执行，但输出表明正在使用 CPU 实现。

当我注释掉用于DEVICE_CPU实现、重新编译和重新测试的两个 REGISTER_KERNEL_BUILDER() 注册时，我得到了预期的输出[ 13. 12. 11. 10. 9.]，但是有一个错误：

该错误消息对我来说似乎是一个错误，因为尽管错误显示“执行程序无法创建内核”，但显然创建了一个内核来在 GPU 上运行操作。

为什么使用 CPU 实现而不是 GPU 实现？

如果这很重要，以下是有关我的开发设置的详细信息：

• 我正在使用带有内置 NVIDIA GeForce GT 750M（CUDA Compute Capability 3.0）的 MacBook Pro。
• macOS Sierra 版本 10.12.1 (16B2555)
• cuda_8.0.47_mac, cudnn-8.0-osx-x64-v5.1
• TensorFlow 0.11.0rc2 通过以下方式安装：export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.11.0rc2-py2-none-any.whl

更新我发现选择 CPU 还是 GPU 实现取决于输入的大小。使用这个测试脚本：

.. 当NUM_VALUES为 1310720 或更少时，则使用 CPU 实现。当NUM_VALUES为 1310721 或更多时，则使用 GPU 实现。

是否有 (1310720 * 8 bytes per double = ) 10 MiB 截止？如果是这样，我该如何覆盖它？AddB() 操作很简单，但对于更复杂的自定义操作，10 MiB 可能对于选择 GPU 实现来说太大了。

我在大学学习化学，想尝试用 Perl6 或 Perl 编写教科书示例，例如平衡化学公式或其他过程！

然后我遇到的问题是关于perl6自定义运算符。当我使用该功能时，我觉得我一直在重复我的代码和我自己。很难读和写。我怎样才能简化这个？

-- x86_64-pc-linux-gnu 上的 PostgreSQL 9.6.2，由 gcc (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-17) 编译，64 位。

-- 从官方存储库安装。

-- postgresql.conf 没有任何变化。

-- CentOS 6.8 版。

-- 用户：postgres。

-- 使用 BigSQL 的 pgAdmin3 LTS。

-- 没有任何异常登录服务器。

我有很多疑问。

在这种情况下，我需要将字符变化数据类型（可能是表字段）与整数值进行比较。

--结果为真或假

--结果是“运算符不存在：字符变化 = 整数”

所以我创建了一个自定义运算符来比较字符变化和整数。

第 1 步：创建简单函数

第 2 步：创建新运算符

所以我解决了我的问题

返回真值。

新问题是：当我将字符变化值与未知数据类型值进行比较时，postgresql使用我的自定义运算符。

结果是：

整数的无效输入语法：“foo bar”

返回未知的数据类型。

下一步我创建新的运算符来比较字符变化和未知数据类型。

步骤1：

第2步：

当我跑步时

我给

错误：运算符不是唯一的：字符变化 = 未知。

所以我在一个洞里。

我有这个自定义运算符：

用法：

问题是，当lhs为 nil 时，闭包没有执行。在控制台中“lhs is nil”正在打印，但之后没有“执行”正在打印。如何执行“lhs is nil”打印语句但不执行rhs？

我很难condition在以下代码中提出定义。希望有一个例子和见解：

我认为b是隐含的( fun x, y -> booleanExpr(x, y) )。该术语booleanExpr(x, y)只是一些涉及xand的布尔表达式y。

1.在MXNet中用C++定义自定义算子时，C++中定义的自定义算子是如何自动生成其python API的？2.如何找到对应的代码？3. 用C++和python定义自定义操作符有什么区别？

问题陈述：

我们有几个用于日期和字符串的自定义运算符，这些运算符是通过查看 Str 运算符来实现的，如下所示：https ://github.com/kiegroup/drools/blob/f7ab4ee3c88d767a8cbb372c2db1afa84b20a51d/drools-core/src/main/java/org/drools /core/base/evaluators/StrEvaluatorDefinition.java

在 kie.properties.conf 中具有以下配置：

对于我们创建的自定义 Str 运算符，Drools 运行时无法区分 Str[begins] 和 Str[ends]。

这意味着当我们在以下测试中运行时，我们预计 Rule-1 会失败而 Rule-2 会被激活。但我们注意到的是，Rule-2 不会被激活。

其他观察：

如果我们将 RHS 更改为如下所示的字符串文字，则 Rule-2 将被激活。

最后

我们去掉了 Str 自定义算子，然后使用了 drools 提供的开箱即用的 Str 算子。我们再次运行了下面提到的测试，这次规则 2 被激活。

需要帮助：

我们注册自定义运算符的方式有问题吗？因为我们从 Drools Repo 复制了整个代码并创建了我们自己的操作符。但请注意执行中的不同行为。

我们还有其他运算符，例如 date[before/after/equals] 我们也注意到它们的相同行为。我们正在使用最新版本的 drools JAR。

我想知道是否有一种编程方式来找出安装的 tensorflow 版本是针对哪个 CUDA 和 CUDNN 版本构建的？例如，已编译的 Tensorflow 安装可以返回在构建时使用了哪个 CXX11_ABI_FLAG： python -c "import tensorflow as tf; print(tf.CXX11_ABI_FLAG)"->0

背景如下：我正在根据添加一个带有 tensorflow 二进制安装的操作来构建 Tensorflow OP 。这使用预编译的 TF 来检索所需的包含路径和编译标志，以确保 Tensorflow 和新 Op 兼容。但由于我们的系统有多个 CUDA 和 CUDNN 版本，我还需要向编译器提供所需版本的路径。例如，对于 Cuda 8.0，使用以下标志 -L /usr/local/cuda-8.0/lib64/来指定其路径。但这也开辟了一条错误路径，因为现在可以使用不同的 CUDA/CUDNN 版本成功构建 Op，这会导致稍后在运行时出现错误。所以我想创建一个安全检查，以确保 CUDA/CUDNN 路径指向相同的版本，就像构建 Tensorflow 的版本一样。

让 tensorflow 模型服务器识别我的自定义操作的理想方法是什么？

我按照本指南编写了一个自定义操作： https ://www.tensorflow.org/guide/extend/op

我可以通过调用来使用 opp tf.load_op_library，但是当我尝试并运行时tensorflow_model_server

我收到以下关于无法找到我的 opp 的错误。

tensorflow_serving/util/retrier.cc:37] 加载可服务：{名称：mymodel 版本：1} 失败：未找到：操作类型未在 c37a4ef2d4b4 上运行的二进制文件中注册“MyOpp”。