3Dmax插件fumeFX1.2怎么安装？_美容护肤

1 标准安装：

通常使用标准安装方式的插件都是官方发布的主要大型插件，如：Discreet 3DS Max主程序、Max42 Update、Character Studio、Mental Ray 、Reactor ，以及一些其他主要厂商主力推出的插件，如：Cebas 系列、Vector 3D 、Cult 3D Exporter、Hemisphere Deep Paint 3D With Texture Weapons等等。

这些插件都提供标准的安装程序，通过双击Setupexe，一路Next到底就能安装成功。

1) 主要注意的是，这些软件一般都被破解过硬件加密狗，在安装之后，通过输入nfo所带的注册密码就可以直接使用。

2) 另一种破解方式，通常是由破解组织提供的破解Crack程序(覆盖主程序或者是密码生成器)来解决使用问题。

2 手工复制

通过这种方式安装的插件主要分两种类型：

1) 免费插件（例如本站下载区提供的插件）：这些共享小插件，一般主要按照下载的说明文档的步骤，将dlo、dle等文件复制到相应的目录下即可。

2) 著名中大型插件（如：Digimation系列、Sisyphus系列等）：这些插件主要都是那些大型插件的精简版（只包含程序文件，不包含场景、纹理、教程等）。安装方法可以参照1)的方式，当然还要使用破解Crack程序破解后才能使用。

注意：复制的文件不要重复复制到Plugins和Stdplugs目录（如果重复的话，系统启动时会自动提示）。

作者丨BBuf

来源丨GiantPandaCV

编辑丨极市平台

torchfx 对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面， torchfx 让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且 torchfx 让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。 torchfx 的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。

PyTorch FX论文的链接在： https://arxivorg/pdf/211208429pdf 。

下面我就以沐神的论文阅读顺序来分享一下阅读体验，帮助大家搞清楚PyTorch FX这个特性到底是什么，以及它可以在PyTorch中发挥什么作用。

摘要部分简单指明了像PyTorch这种基于动态图执行模式的深度学习框架虽然提升了用户的易用性。但是在一些真实场景中，用户可能是需要捕获和变换程序结构（也可以直接理解为神经网络的结构）来进行性能优化，可视化，分析和硬件调优等。为了解决这个痛点，PyTorch设计了 torchfx 这个模块来做PyTorch程序的捕获和变换，这个模块是纯Python开发的。

这一节主要是讲了一下 torchfx 的卖点，就是说动态图虽然易用性很强，但是图结构不能被提前感知和变换，但通过这篇论文的 torchfx 模块，这件事就成啦！

早期的图模式或者叫 define-and-run 的静态图框架有Caffe，TensorFlow等，它们设计了一个表示图的IR，用户通过调用这些框架提供的API来构建IR。然后我们可以在这个IR上做程序微分，将IR切分到设备上实现并行，量化，性能优化等等。但这些事情一般都要求开发者在领域特定的语言上去做，比如以OneFlow的静态图模式为例，要做图切分，量化，性能优化等都需要基于C++去开发，并且调试也会相对比较难（要借助pdb，gdb等等专业工具）。

现在的eager模式或者叫 define-by-run 的动态图框架有PyTorch，TensorFlow Eager模式等，它们可以随心所欲的让用户基于脚本语言编程并且可以解决大多数的训练（基于自动微分）和预测任务。但是有一些变换比如 「量化和算子融合」 是不能直接做的，而这一点在静态图模式下则很简单。为了消除这种Gap，动态图框架需要一种从用户的程序捕获图结构的方法来使能这些变换。

在捕获和变换程序时，eager和graph模式的深度学习框架都必须在 「捕获程序结构」 、 「程序特化」 和 「保存程序的IR的设计」 方面做出选择。这些选择的组合决定了可在框架中表示的 「程序空间」 、 「编写变换的难易程度」以及「生成的变换程序的性能」 。 「一般来说，支持程序的高性能运行需要更复杂的捕获框架和IR，从而使转换更难编写」 。每一段相关工作我就不详细过了，只描述每一段工作的核心是在说什么，相关细节大家可以查看原始论文。

这一节提到了PyTorch的 jittrace ，MxNet Gluon，TensorFlow的 tffunction 等程序捕获方法，并指出这些方法只能处理Python的一些子集。然后，TorchScript通过在AST上分析可以处理控制流和更多的Python语法。然后还提了一下Julia和Swift For TensorFlow中将捕获程序结构的接口集成到了非Python的宿主语言中，要使用的话需要用户放弃Python生态系统。

对于 a+b 这个Python语句来说，这个表达式对 a 和 b 的类型没有限制。但当深度学习框架捕获程序时一般会对这两个变量进行特化，以便它们只对特定类型或者张量有效。在深度学习框架中处理的大多数程序都是特化类型的程序，特化程度越高，能够处理的输入就越少。例如 torchjittrace 在执行trace的时候只能处理某些拥有合法输入shape的输入。接下来还讨论了LazyTensor和Jax的 jit 来说明为了更好的处理特化程序中捕获的失败，它们做了哪些努力。

深度学习框架都有自己的IR设计，Caffe和TensorFlow使用Protocol Buffers格式。而PyTorch和MxNet使用C++数据结构来表示IR并额外绑定到Python。这些IR设计在runtime阶段表现都会比较好并且可以统一被序列化。但从另外一个角度来说，这些IR表示相比于纯Python语言的表示都需要更高的学习成本。接下来，这一节讨论了控制流和状态的问题，用来表明要处理这些问题需要设计较为复杂的IR以及要基于这个IR做较为复杂的分析才行。

基于上面几点，论文提出了 torchfx 的基本设计原则：

这一节主要对一些相关工作进行了展开，以此来突出 torchfx 的核心卖点，就是说我虽然不能像TorchScript这样的IR处理一些比较难的Case（比如动态控制流），但是我在神经网络这个领域里做得够用就可以了。最关键的是我的实现很简单，是纯Python的库，这样用户写变换就会很简单，学习成本会很小并且易用。（简单不代表不强大！

以简单为基本原则， torchfx 通过符号跟踪来捕获程序，并通过一个简单的6个指令的IR来表示它们，并基于这个IR重新生成Python代码来运行它。为了避免JIT特化中的重捕获的复杂性， torchfx 没有对程序本身进行特化，而是依靠变换来决定在捕获期间需要实现哪些特化。用户也可以配置符号跟踪的过程来实现自定义捕获需求。

Figure1给我们展示了使用 torchfxsymbolic_trace 捕获程序的例子，输入可以是一个 torchnnModule 或者函数，并且捕获之后的结构被存在一个Graph对象里面。该 Graph 对象和 GraphModule 中的模块参数相结合， GraphModule 是 torchnnModule 的子类，其 forward 方法运行捕获的 Graph 。我们可以打印此图的 Nodes 以查看捕获的 IR。 placeholder 节点表示输入，单个 output 节点表示 Graph 的结果。 call_function 节点直接引用了它将调用的 Python 函数。 call_method 节点直接调用其第一个参数的方法。 Graph 被重组为 Python 代码（ tracedcode ）以供调用。

Figure2展示了使用 torchfx 进行变换的示例。变换是找到一个激活的所有实例并将它们替换为另一个。在这里，我们使用它来将 gelu 替换 relu 。

torchfx 的符号跟踪机制使用一个Proxy数据结构来记录给定一个输入之后经过了哪些Op。Proxy是一个duck-typed类型的Python类记录了在它之上的的属性访问和调用方法，是程序中真实Op的上层抽象。duck-typed可以看一下这里的介绍： https://zhwikipediaorg/wiki/%E9%B8%AD%E5%AD%90%E7%B1%BB%E5%9E%8B 。PyTorch的算子以及Python子集的某些函数都会被这个Proxy包装一次，然后在符号跟踪传入的是一个 nnModule 时，会对这个 nnModule 中的子 nnModule 也进行Proxy包装，当然还包含输入数据。这样程序中的输入和其它Op都是duck-typed类型的Proxy对象，我们就可以执行这个程序了，也就是符号跟踪的过程。符号跟踪的过程通过一个 Tracer 类进行配置，它的方法可以被重写以控制哪些值被作为Proxy对象保留，哪些值被unpack。（Proxy记录下来的Op可以进行unpack，unpack之后可以拿到真实的Tensor, Parameter和运算符等等）。通过Proxy和Tracer类的配合， torchfx 就可以完成PyTorch程序的符号跟踪，需要注意的是这里的符号跟踪的意思就是运行一遍这个被代理之后的 nnModule 的forward。

torchfx 的中间表示（IR）由一个Python数据结构 Graph 来做的。这个 Graph 实际上是一个包含一系列 Node 的线性表。节点有一个字符串操作码 opcode ，描述节点代表什么类型的操作（操作码的语义可以在附录 A1 中找到）。节点有一个关联的目标，它是调用节点（ call_module 、 call_function 和 call_method ）的调用目标。最后，节点有 args 和 kwargs ，在trace期间它们一起表示 Python 调用约定中的目标参数（每个opcode对应的 args 和 kwargs 的语义可以在附录 A2 中找到）。节点之间的数据依赖关系表示为 args 和 kwargs 中对其他节点的引用。

torchfx 将程序的状态存储在 GraphModule 类中。 GraphModule 是转换程序的容器，暴露转换后生成的代码，并提供 nnModule 类似的参数管理APIs。 GraphModule 可以在任何可以使用普通的 nnModule 的地方使用，以提供转换后的代码和PyTorch 生态系统的其余部分之间的互操作性。

torchfx 变换pipline的最后阶段是代码生成。 torchfx 并不是退出 Python 生态系统并进入定制的运行时，而是从变换后的 IR 生成有效的 Python 源代码。然后将此变换后的代码加载到 Python 中，生成一个可调用的 Python 对象，并作为 forward 方法安装在 GraphModule 实例上。使用代码生成允许将 torchfx 变换的结果安装在模型中并用于进一步的变换。例如，在图3中，我们拿到trace原始程序的结果并将其安装为新模块中的激活函数。

到这里PyTorch FX特性就精读完了，但查看FX的论文可以发现还有一节叫作Design Decisions，分别介绍了Symbolic Tracing，Configurable Program Capture，AoT Capture without Specialization，Python-based IR and Transforms等等FX实现中依赖的一些想法和决策，以及它们的好处等。我理解这一节就是Introduction的加强版，所以就不继续讲解这一小节了，如果你担心会错过什么细节知识可以阅读论文原文。

torchfx 的一个目标就是简化深度学习模型产生的IR，下面的Figure5以ResNet50为例展示了TorchScript IR和 torchfx IR的差别，相比于TorchScript IR， torchfx IR确实简单并且可读性更强。

我们知道后量化以及量化感知训练可以提示程序推理时的性能，下面的Figure6就展示了基于 torchfx 实现的后量化（使用FBGEMM量化算子）应用在DeepRecommender模型之后，在Intel Xeon Gold 6138 CPU @200GHz上的性能表现。基于 torchfx 实现的后量化模型推理速度相比float类型的模型要高33倍。并且基于 torchfx 实现量化操作相比基于TorchScript IR要简单很多。

torchfx 还可以做Op融合，Figure7展示了基于 torchfx 做了Conv+BN融合后应用在ResNet50上，在n NVIDIA Tesla V100-SXM2 16GB with CUDA version 110 和 Intel Xeon Gold 6138 CPU @ 200GHz的性能表现，可以看到在GPU上减少了约6%的latency，在CPU上减少了约40%的latency（多线程）和约18%的latency（单线程）。

除此之外 torchfx 还可以应用在FLOPs计算，内存带宽使用分析，工作负载的数据值大小估计等，用来分析程序运行时的内存和速度。 torchfx 还可以用在形状推断，以及模型对应的DAG可视化作图等等。

最后， torchfx 在runtime阶段还支持通过ASIC加速（即将 torchfx 中的算子lowering到对应的ASIC上），下面的Figure8展示了基于 torchfx 推理ResNet50和LearningToPaint并将算子lowering到TensorRT之后的加速情况：

torchfx 对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面， torchfx 让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且 torchfx 让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练： https://zhuanlanzhihucom/p/397650514

最后总结一下， torchfx 的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。

沐神的论文阅读方法，感觉确实比较科学，文章末尾再赞一次。

是的

总部位于中国北京的Base FX是亚洲知名的影视特效公司，拥有中国最大的**特效团队，在北京、无锡、厦门均有制作基地，团队人数超过450人。

Base凭借HBO的《太平洋战争》、《海滨帝国》和Starz电视的《黑帆》三度获得艾美奖。2012年，Base与好莱坞最知名的影视特效制作公司、史诗级科幻系列**《星球大战》的特效制作方“工业光魔”（Industrial Light And Magic）签订战略合作协议

未来会继续与工业光魔旧金山总部及其伦敦、温哥华、新加坡的办公室密切合作，为更多好莱坞大片制作特效。在刚刚上映的《星球大战：原力觉醒》中，Base FX有150名特效艺术家参加了400多个镜头的特效制作工作。

扩展资料：

BASE从最初定义为base f/x（做最基础的视觉特效），到如今的leading the evolution（引领视效变革），其企业文化在这个过程中必然不断改进

一是公司秉持的态度：在**特效的业务范畴内，BASE一直追求提供更高质量的镜头，为客户提供更好的服务。

二是对人才的渴求：从公司创立之日起，BASE便一直珍视那些最优秀最有发展潜质的艺术家，这些体现在招聘、培训和员工关系等各个环节。

因此，公司倡导的企业文化包括以下三个层面：creativity创意、communication沟通、cooperation协作。这是BASE对最优秀艺术家的要求，也是确保服务质量的前提条件。

-Base FX

fx8300配什么散热

FX8300是一款较老的AMDCPU，它采用了AM3+插槽，TDP为95W，因此需要选择合适的散热器来保证其稳定运行。以下是一些常见的散热选择：

塔式散热器：这种散热器具有良好的散热性能和较低的噪音水平，因此是很多人的首选。建议选择高品质的塔式散热器，如NOCTUANH-D15、CRYORIGR1Ultimate等。

水冷散热器：水冷散热器可以提供更好的散热性能，但价格相对较高。如果你需要更高的散热性能或想要打造高端的机箱配件，可以选择一些高品质的水冷散热器，如CORSAIRHydroSeriesH115i、NZXTKrakenX62等。

传统风扇式散热器：这种散热器比较常见，价格较低，但散热性能和噪音水平可能不如前两种选择。如果你对散热性能的要求不高，可以选择这种散热器。常见的品牌包括COOLERMASTER、DEEPCOOL等。

需要注意的是，选择散热器时，应考虑CPU的TDP、机箱大小、预算以及个人需求等因素。同时，安装散热器时也应仔细阅读使用说明书，确保安装正确并牢固。

1．Unbelievable

刚刚听的时候就是不明白怎么那么好听

Unbelievable

呵呵

然后慢慢开始喜欢

然后慢慢开始上瘾

2．The game of love

这首歌的节奏堪称经典

在NBA里听过

后来很不容易才找到

喜欢NBA除了看球的收获外

还听到了不少的好歌

3．Upside down

如果说这样的歌都不流行

那才是真的是奇怪了

个人觉得这首歌具备经典流行歌的所有条件

4 I Wanna Be With You

很动听的一首歌

特别是高潮的时候听起来相当的舒服

而且很有层次感

Mandy Moore的声音真的很霸道

5 She Will Be Loved

喜欢这样能让人回味很久的歌

常常听完了还想听，还想听

这样的歌真的好少，好少

6 Something Deep Inside

这首歌很早就听到过

但奇怪的是那个网站居然搞错

跟我显示的是yellow

我狂汗

3Dmax插件fumeFX1.2怎么安装？

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