项目简介
TorchMorph 是一个轻量、可扩展的 PyTorch 形态学操作库。项目通过自定义 CUDA kernel 将形态学变换引入 PyTorch，面向实时和大规模视觉任务提供 GPU 加速与批量并行能力。
我为该项目主要算子贡献者，主要关注 CUDA 算子的实现、性能优化和测试验证。
主要特点
- CUDA 加速：核心操作由原生 CUDA kernel 实现，以提高计算吞吐。
- PyTorch 集成：输入和输出均为
torch.Tensor，兼容 CUDA stream 与 PyTorch 工作流。 - 批量并行：面向大 batch 和多维输入进行并行处理。
- 模块化设计：不同形态学操作使用相对独立的实现，便于继续扩展。
- 轻量依赖：核心运行环境主要依赖 PyTorch 与可用的 CUDA 工具链。
技术栈
Python · PyTorch · C++ · CUDA · GPU Kernel Optimization
项目链接
项目和 API 文档仍在持续更新中，后续将根据算子实现和性能测试进展继续完善。