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本文以取 (bs, n, n) 张量的右上三角阵并展平为向量 (bs, n*(n+1)//2)) 为例，展示如何用 taichi 编写深度学习算子。

如图，要把形状为 $(bs,n,n)$ 的张量，转化为 $(bs,\frac{n(n+1)}{2})$ 的向量。我们先写一个最简单的最慢的纯 python 循环实现方法

纯 python for 循环

def get_tensor_up_right_tri_slow(t):# t shape (bs, n, n)# out shape (bs, n*(n+1)//2)out = torch.zeros(t.shape[0], t.shape[1]*(t.shape[1]+1)//2)n = t.shape[1]# k = i*n + j - i*(i+1)//2for b in range(t.shape[0]):# 遍历右上三角阵，包括主对角线for i in range(t.shape[1]):for j in range(i, t.shape[1]):k = i*n + j - i*(i+1)//2out[b, k] = t[b, i, j]return out

可想而知，三层 python for 循环，必然是极慢的了。

转化为 taichi

在此基础上，稍微做一些修改，就可以得到我们的 taichi 版本函数

import taichi as titi.init(arch=ti.gpu)@ti.kernel
def get_tensor_up_right_tri(t: ti.types.ndarray(ndim=3, dtype=ti.f32), out: ti.types.ndarray(ndim=2, dtype=ti.f32)):# t shape (bs, n, n)# out shape (bs, n*(n+1)//2)n = t.shape[1]for b, i, j in t:# 遍历右上三角阵，包括主对角线if i <= j:k = i*n + j - i*(i+1)//2out[b, k] = t[b, i, j]

taichi 支持同时遍历多层循环，将三层循环改为一层循环后，和 python for 循环版本基本没有什么差别。taichi 将此函数转化为 CUDA 版本进行加速，从而提高运算速度。