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时间:2024-12-26 02:46:20 分类:休闲 来源:宽带管理php源码

1.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的教解读时候,你都干了些什么?(施工中)
2.PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module
3.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
4.Pytorch之Dataparallel源码解析
5.Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理
6.PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子

pytorch教学源码_pytorch源码解读

pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的学源时候,你都干了些什么?(施工中)

       使用PyTorch,源码无论是教解读训练还是预测,你首先编写的学源代码通常如下所示:

       依据Python代码的编写规则,导入逻辑将去相应的源码越南彩票源码PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件,具体路径为:${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py

       本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件,教解读从这里开始深入剖析,学源探究在一行简单的源码`import torch`命令背后,PyTorch是教解读如何完成关键基础设置的初始化。

       重点一:从`from torch._C import *`开始

       在__init__.py 中,学源首先跳过一些系统环境的源码检查和判断逻辑,核心代码段为`from torch._C import *`,教解读具体位置如下(github.com/pytorch/pytorch...):

       这代表了典型的学源C++共享库初始化过程,遵循CPython代码组织规则,源码`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中,找到了此函数的相关定义(github.com/pytorch/pytorch...)。

       initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈,深入探讨此函数中的关键内容。

PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module

       nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构,它是操作符/损失函数的基类,同时也是组成各种网络结构的基类(实际上是由多个module组合而成的一个module)。

       在Python侧,2.1回调函数注册,2.2 module类定义中,有以下几个重点函数:

       重点函数一:将模型的参数移动到CUDA上,内部会遍历其子module。

       重点函数二:将模型的参数移动到CPU上,内部会遍历其子module。

       重点函数三:将模型的参数转化为fp或者fp等,内部会遍历其子module。

       重点函数四:forward函数调用。

       重点函数五:返回该net的所有layer。

       在类图中,PyTorch的算子都是module的子类,包括自定义算子和整网定义。

       在C++侧,3.1 module.to("cuda")详细分析中,本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上,最终调用的是tensor.to(cuda)。

       3.2 module.load/save逻辑中,PyTorch模型保存分为两种,一种是纯参数,一种是带模型结构(PyTorch中的模型结构,本质上是由module、sub-module构造的golang 1.6 源码安装一个计算图)。

       parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的,key为module的.name,value为存储具体数据的tensor。

       InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。

       通过Module,PyTorch将op/loss/opt等串联起来,类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型,是逐个算子进行计算的,tensor在CPU和GPU之间来回流动,而不是整个计算都在GPU上完成(即中间计算结果不出GPU)。实际上,在进行推理时,可以构建一个计算图,让整个计算图的计算都在GPU上完成,不知道是否可行(如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作,不知道tensorrt是否是这样的操作)。

PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor

       本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com),欢迎关注。

       若问初学者接触PyTorch应从何学起,答案非神经网络(NN)或自动求导系统(Autograd)莫属,而是看似平凡却无所不在的张量(Tensor)。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样,Tensor是PyTorch的“Hello World”,每个初学者接触PyTorch时,都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。

       编写上述代码时,我们已步入PyTorch的宏观世界,利用其函数创建Tensor对象。然而,Tensor是如何创建、存储、设计的?今天,让我们深入探究Tensor的微观世界。

       Tensor是什么?从数学角度看,Tensor本质上是多维向量。在数学里,数称为标量,一维数据称为向量,二维数据称为矩阵,三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式,例如时间是一种维度,销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据,javascript项目源码下载在不同场景下具有不同的物理含义。

       如何存储Tensor?在计算机中,程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存(GPU上是显存),内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时,需要先了解其特性,如数组。创建数组时,会向内存申请一块指定大小的连续存储空间,这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。

       PyTorch引入了步伐(Stride)的概念,表示逻辑索引的相对距离。例如,一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址,类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作,因此PyTorch引入视图概念,使所有Tensor视图共享同一内存空间,提高程序运行效率并减少内存空间浪费。

       PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类,与逻辑表示类Tensor解耦,建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类,具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员:Storage和StorageImpl。

       PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储,还在Tensor中定义了很多相关元信息,如size、stride和dtype,这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。

       PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件,在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中,PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}

       Python中的Tensor继承于基类_TensorBase,该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外,还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。

       torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数,该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后,jq获取网页源码在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。

       torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中,该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。

       recursive_store函数的核心在于

       Tensor创建后,我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化,调用gatherTorchFunctions来初始化函数,主要分为两种函数:内置函数和自定义函数。

Pytorch之Dataparallel源码解析

       深入解析Pytorch之Dataparallel源码

       在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。

       初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。

       在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。

       具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。

       对于那些需要在GPU间共享的状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。

       总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。

Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理

       nn.Module作为Pytorch的核心类,是sd_fdisk源码构建模型的基础。它提供了一系列功能,包括记录模型的参数,实现网络的前向传播,加载和保存模型数据,以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。

       在训练与评估模式间切换,模块的行为会有所不同,如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数,如权重和偏置,需要通过梯度下降进行更新。非学习参数,比如batchnorm的running_mean,是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。

       模块内部包含一系列钩子(hook)函数,用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。

       魔术函数__init__在声明对象时自动调用,优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法,避免不必要的检查,提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果,例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。

       递归应用函数用于对模型进行操作,如参数初始化。可以将模型移动到指定设备,转换数据类型,以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。

       调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数,子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等,forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时,模块自动处理兼容性问题,确保模型结构与参数值的兼容。

       模块的__setattr__方法被重写,以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时,执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。

       模块的save方法用于保存模型参数和状态,确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态(如将模型切换到训练或评估模式)是模块管理过程的重要组成部分。

PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子

       PyTorch源码详解(三):torch.nn.Norm类算子深入解析

       Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色,它们包括BN(BatchNorm)、LayerNorm和InstanceNorm。

       1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解

       BatchNorm(BN)的核心功能是对每个通道(C通道)的数据进行标准化,确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移,保持输入和输出形状一致,同时让数据分布更加稳定。

       gamma和beta作为动态调整权重的参数,它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。

       2. Norm算子源码分析

       继承关系:Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构,子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。

       BN与InstanceNorm实现:在Python代码中,BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换,即将其分割为M*N的矩阵。

       计算过程:在计算过程中,首先计算每个通道的均值和方差,这是这些标准化方法的基础步骤。

       C++侧的源码洞察

       C++实现中,对于BatchNorm和LayerNorm,代码着重于处理数据的标准化操作,同时确保线程安全,通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。

PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解

       本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim,主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容:

       Optimizer 是所有优化器的基类,提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时,需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括:

       1. 初始化函数:创建优化器时,需指定模型的可学习参数和超参数,如学习率、动量等。

       2. add_param_group:允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数,以适应不同的学习需求。

       3. step:执行一次模型参数更新,需要闭包提供损失函数的梯度信息。

       4. zero_grad:在更新参数前,清空参数的梯度信息。

       5. state_dict 和 load_state_dict:用于序列化和反序列化优化器的状态,便于保存和加载模型的训练状态。

       Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam,各有特点,适用于不同的应用场景。例如,SGD 适用于简单场景,而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。

       学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率,以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略,如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等,每种策略都有其特点和应用场景,如 StepLR 用于周期性调整学习率,以加速收敛。

       SWA(随机权重平均)是一种优化算法,通过在训练过程中计算模型参数的平均值,可以得到更稳定的模型,提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类,用于更新模型的平均参数,以及 update_bn 函数,用于在训练过程中更新批量归一化参数。

       总结,torch.optim 提供了丰富的优化算法接口,可以根据模型训练的需求灵活选择和配置,以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略,开发者可以更有效地训练深度学习模型。

pytorch源码学习 nn.Module 提纲挈领

       深入理解 PyTorch 的 nn.Module:核心概念与底层逻辑

       掌握核心思想,探索底层逻辑,通过解析 PyTorch 的 nn.Module 来构建深度学习模型。此模块是 PyTorch 的基石,封装了一系列函数和操作,构成计算图,是构建神经网络的首选工具。

       nn.Module 初始化(__init__)

       在定义自定义模块时,__init__ 方法是关键。通过调用 super().setattr 方法,设置 nn.Module 的核心成员变量,如训练状态、参数、缓存等,这决定了模块的主要功能。这些设置包括:

       控制训练/测试状态

       初始化参数集合

       初始化缓存集合

       设置非持久缓存集

       注册前向和反向钩子

       初始化子模块集合

       理解这些设置对于高效初始化模块至关重要,避免了默认属性设置的冗余和潜在的性能影响。

       训练与测试模式(train/val)

       nn.Module 通过 self.training 属性区分训练和测试模式,影响模块在不同状态下的行为。使用 model.train() 和 model.eval() 设置,可使模块在训练或测试时表现不同,如控制 Batch Normalization 和 Dropout 的行为。

       梯度管理

       requires_grad_ 和 zero_grad 函数管理梯度,用于训练和微调模型。requires_grad_ 控制参数是否参与梯度计算,zero_grad 清理梯度,释放内存。正确设置这些函数是训练模型的关键。

       参数转换与转移

       通过调用 nn.Module 提供的函数,如 CPU、type、CUDA 等,可以轻松转换模型参数和缓存到不同数据类型和设备上。这些函数通过 self._apply 实现,确保所有模块和子模块的参数和缓存得到统一处理。

       属性增删改查

       模块属性管理通过 add_module、register_parameter 和 register_buffer 等方法实现。这些方法不仅设置属性,还管理属性的生命周期和可见性。直接设置属性会触发 nn.Module 的 __setattr__ 方法。

       常见属性访问

       nn.Module 提供了方便的访问器,如 parameters、buffers、children 和 modules,用于遍历模块中的参数、缓存、子模块等。这些访问器通过迭代器简化了对模块属性的访问。

       前向过程与钩子

       nn.Module 中的前向过程与钩子管理了模块的执行顺序。forward_pre_hooks、forward_hooks 和 backward_hooks 用于在模块的前向和后向计算阶段触发特定操作,实现如内存管理、中间结果保存等高级功能。

       模型加载与保存

       模型的保存与加载通过 hook 机制实现,确保在不同版本间兼容。使用 state_dict() 和 load_state_dict() 函数实现模型状态的导出和导入,支持模块及其子模块参数的保存与恢复。

       通过深入理解 nn.Module 的设计与实现,可以更高效地构建、优化和管理深度学习模型,实现从概念到应用的无缝过渡。

PyTorch源码学习 - ()模型的保存与加载

       在PyTorch源码中,模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件,而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。

       在具体的实现中,`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`,`torch._open_zipfile_writer`,`torch._open_zipfile_writer_file`,`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器,进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程,`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄,`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。

       对于模型加载,`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器,限制了处理的数据类型,确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置,以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中,Python和C++的结合是关键,PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板,`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT(Just-In-Time)编译系统,将C++类对象绑定到Python环境,实现高效的动态编译。

       在PyTorch中,Python主要负责管理C++对象,核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法,以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合,PyTorch实现了高性能和易用性的统一,为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看,PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理,以及Python与C++的高效结合,确保了模型的高效持久化与灵活加载,为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程

       文@

       目录

       0 前言

       1 Dataset

       1.1 Map-style dataset

       1.2 Iterable-style dataset

       1.3 其他 dataset

       2 Sampler

       3 DataLoader

       3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)

       3.2 批处理

       3.2.1 自动批处理(默认)

       3.2.2 关闭自动批处理

       3.2.3 collate_fn

       3.3 多进程处理 (multi-process)

       4 单进程

       5 多进程

       6 锁页内存 (Memory Pinning)

       7 预取 (prefetch)

       8 代码讲解

       0 前言

       本文以 PyTorch 1.7 版本为例,解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。

       理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。

       迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法,支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口,Sampler 控制遍历顺序,DataLoader 负责加载和批处理数据。

       1 Dataset

       Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种,分别用于索引访问和迭代访问数据。

       Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法,支持通过索引获取数据。

       Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法,适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。

       2 Sampler

       Sampler 用于定义数据遍历的顺序,支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。

       3 DataLoader

       DataLoader 是数据加载的核心,支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,提供单多进程处理和批处理等功能。

       通过参数配置,如 batch_size、drop_last、collate_fn 等,DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。

       4 批处理

       3.2.1 自动批处理(默认)

       DataLoader 默认使用自动批处理,通过参数控制批次生成和样本整理。

       3.2.2 关闭自动批处理

       关闭自动批处理,允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。

       3.2.3 collate_fn

       collate_fn 是手动批处理时的关键,用于整理单个样本为批次。

       5 多进程

       多进程处理通过 num_workers 参数启用,加速数据加载。

       6 单进程

       单进程模式下,数据加载可能影响计算流程,适用于数据量小且无需多进程的场景。

       7 锁页内存 (Memory Pinning)

       Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输,提高性能。

       8 代码讲解

       通过具体代码分析,展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程,涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。

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