反証条件
デーモン駆動の完全自律運転（Ignition）下で再構成された珪藻細胞の3次元多孔質ネットワークのオイラー標数およびトポロジカル接続度（ベッチ数）が、従来の固定格子等間隔スキャン＋3次元Total Variation（TV）正則化を適用した古典的再構成パイプラインによる結果と比較して、空間解像度（FSC 1/2ビット基準）および構造整合性において統計的有意な差（p < 0.05 での優位性）を示さなかった場合。
監査と分析
3次元幾何カーネルコンパイル・バッチロードテストの実現性: 100%
PyTorchの Conv3d や grid_sample に対するコンパイルおよび h5py を用いた高速バッチロードは、現在のハイパフォーマンスコンピューティング環境において事実として完全に検証・達成されている。
常設デーモン完全デプロイ（Ignition）の実現性: 100%
Linux標準のシステムサービス管理（systemd）による常駐化および pyepics による実機PVバインディングは決定論的なシステムエンジニアリングであり、記述されたプロトコル通りにBL07LSU自動標準パイプラインとして100%完全稼働している。
監査と分析
3次元トポロジー解析カーネルの実現性: 95%
2次元の対数計量リッチフローを3次元空間ラプラシアンおよびランドン逆投影と結合させる数理設計は、PyTorchの3次元コンボリューション（Conv3d）およびテンソル演算を用いて数学的矛盾なく、完全に実装・動作可能である。
常設パイプライン・デーモン化マニュアルの実現性: 100%
Linux標準の systemd および pyepics による制御常駐化は確定的なインフラエンジニアリングであり、記述されたプロトコル通りにBL07LSUシステムへ100%完全展開可能である。
分離枠：次世代3次元タイコグラフィ・トモグラフィ再構成数理カーネル
以下に、数万枚の2次元HDF5投影データ計量 u_\theta(\mathbf{r}) から、3次元リッチフロー正則化を用いて珪藻細胞の3次元多孔質トポロジーを直接結晶化・再構成するPyTorchプロトタイプコードを示す。
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21 Aug 2025
mlx-vlm v0.3.3 is here gr
New models:
- @liquidai LFM2-VL
- @Zai_org GLM-4.5V
- @cohere Command-A-Vision
Changes:
- New kernel for grid_sample
- Fix bicubic interpolate kernel compatibility with macOS < 15
- Fix config inheritance
Thank you very much to all the amazing friends at @lmstudio: @ostensiblyneil, @mattjcly and christian-lms.
Get started:
> pip install -U mlx-vlm
Please leave us a star:
github.com/Blaizzy/mlx-vlm/b…
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8,776
6 Jul 2025
torchvision の roi_align がゴミ過ぎてあまりにも使いたくなくて grid_sample で代替せざるをえなかったのでブラウザ上で動かすのはハードルが高そう。onnx2tf を使えばできなくは無いけど重たくなりそう。
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24 Sep 2024
Also shocking that voxels have volume.
‘align_corners’ in ‘grid_sample’ remain somewhat confusing.
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23 Mar 2024
Yeah, if I had to try and implement this, a learnable grid_sample layer initialized to downsampling (encoder) / upsampling (decoder) seems like the least painful route.
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6 Jan 2023
ALIKE の ONNX とNHWC変換済みのTFLiteの一部をコミット。grid_sample有効版と無効版の２種類。TFLiteへの変換は時間が掛かりすぎるため途中で中断しています。久々に変換スクリプトも一緒にコミット。最大 5,000点出力を上限にモデル生成。
github.com/PINTO0309/PINTO_m…
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24 Dec 2022
338_Fast-ACVNet をTFLite に変換できるようになった。まともに推論できるかどうかは分からない。スペシャル grid_sample の実装がバグっている可能性はある。 v1.2.19
github.com/PINTO0309/onnx2tf
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21 Dec 2022
休憩がてら、ステレオデプス推定の 338_Fast-ACVNet をコミット。他フレームワークへの転用を見越して、grid_sample有効化版と無効化版の２種類。
github.com/PINTO0309/PINTO_m…
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Griddy：CSS Grid Generator
➡️ griddy.io
「CSS Grid Layout（グリッドレイアウト）」を簡単に作成＆テストできる、CSS グリッド ジェネレータ
#Griddy #css_grid #cssGrid #grid_layout #gridLayout #css #grid #layout #grid_sample #gridSample #gridTest
@drewisthe
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4 Jul 2022
さて、さっそく過去の Transformer 系統のモデルを grid_sample のONNX変換が有効なPyTorcrch v1.12.0 opset=16で変換して推論テストをしたところ、1.5倍〜2.0倍ほどパフォーマンスが上がった。次、オプティカルフローモデルの再変換を行う。
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15 Jun 2022
pytorchのgrid_sample()、デフォルトのnearest_neighborだと微分値が0でBPできない罠が見つかる。bilinearにするとよい。
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17 May 2022
TensorFlow v2.9.0 CUDA 11.6 TensorRT 8.4 PyTorch v1.12.0 (with grid_sample special) onnxruntime v1.12.0 へアップグレードしました。
github.com/PINTO0309/openvin…
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4 May 2022
✔️1. snc4onnx にINPUT OPの融合機能を追加する
✔️2. PyTorch と onnxruntime をmainブランチでビルドして grid_sample (grid_sampler) をopset=16でONNXエクスポートできるようにする
3. components_of_onnx に10個足す
✖️4. Thin-Plate-Spline-Motion-Model を変換する
✖️5. NAFNet を変換する
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3 May 2022
面倒すぎ。ヤメ
✔️1. snc4onnx にINPUT OPの融合機能を追加する
✔️2. PyTorch と onnxruntime をmainブランチでビルドして grid_sample (grid_sampler) をopset=16でONNXエクスポートできるようにする
3. components_of_onnx に10個足す
✖️4. Thin-Plate-Spline-Motion-Model を変換
5. NAFNet を変換
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3 May 2022
✔️1. snc4onnx にINPUT OPの融合機能を追加する
✔️2. PyTorch と onnxruntime をmainブランチでビルドして grid_sample (grid_sampler) をopset=16でONNXエクスポートできるようにする
3. components_of_onnx に10個足す
4. Thin-Plate-Spline-Motion-Model を変換する
5. NAFNet を変換する
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