importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# Define a simple neural networkclassSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)# Input size: 10, Output size: 1defforward(self,x):returnself.fc(x)# Initialize the model, loss functio...
他们对所有基准测试都使用了合成数据,并在所有LLM训练和推理中使用了bfloat16精度,同时在所有LLM训练中使用了LoRA(微调)。 根据PyTorch团队的建议,他们在原生PyTorch实现中使用了torch.compile(model, mode="reduce-overhead")(由于不兼容,Gemma和Mistral训练除外)。 为了衡量开箱即用的性能,他们使用高级API(例如Hugging...
而另一方面,虽然PyTorch Mobile的工作仍在继续,但它远不如TensorFlow Lite那么成熟。 在生产方面,PyTorch现在可以与Kubeflow等框架无关平台进行集成,而且TorchServe项目可以处理扩展、度量和批量推理等部署细节——在PyTorch开发人员自己维护的小软件包中能够提供所有MLOps优点。另一方面,PyTorch支持规模缩放吗?没有问题!Meta...
从这里我们可以看出,PyTorch其实就是实现了JAX的vjp功能。PyTorch的最新版,正在向JAX看齐,提供jvp功能,详见torch.func模块。 注意,在JAX里,定义了custom_vjp之后,并不能自动得到jvp。不知道为什么这里无法实现自动转换。 JAX高阶微分的其它优点 JAX的高阶微分系统严格对应了数学上的概念,从而能够很方便地实现很多科学计...
tf/jax/keras有一点还是好的,就是每个layer只需要定义输出的shape就可以,不需要写输入的shape,这点在torch上用着是这难受。 2024-01-08· 北京 回复4 wangsan 要你命三千啊,干的不错,闻西 2023-11-29· 浙江 回复6 飞啊飞 统不了一点 2023-11-29· 新加坡 回复4 四叶草 和...
与PyTorch 相比,JAX 最重要的方面是如何计算梯度。在 Torch 中,图是在前向传递期间创建的,梯度在后向传递期间计算, 另一方面,在 JAX 中,计算表示为函数。在函数上使用 grad() 返回一个梯度函数,该函数直接计算给定输入的函数梯度; JAX 是一个 autograd 工具,不建议单独使用。有各种基于 JAX 的机器学习库,其中...
JAX 可以通过 Python 包索引进行安装:pip install jaxJAX 已预装在 Google Colab 上。查看下面的链接获取其他安装选项。 在Google Colab 上设置 TPUs 您需要设置 JAX 以在 Colab 上使用 TPUs。通过执行以下代码来完成。确保您已经将运行时更改为 TPU,方法是转到运行时->更改运行时类型。如果没有可用的加速器,JAX...
在 Torch 中，图是在前向传递期间创建的，梯度在后向传递期间计算， 另一方面，在 JAX 中，计算表示为函数。在函数上使用 grad() 返回一个梯度函数，该函数直接计算给定输入的函数梯度；JAX 是一个 autograd 工具，不建议单独使用。有各种基于 JAX 的机器学习库，其中值得注意的是 ObJax、Flax 和 Elegy。由于...
Description I'm benchmarking naive FlashAttention in Jax vs. the Pallas's version of FA3 vs. the new dot_product_attention interface with cudnn backend. JAX/XLA's performance: Torch's performance: Why the discrepancy? I'd have expected p...
另一位网友发来贺电,「在 PyTorch 之上使用 Keras 是一项了不起的成就!」 当然也有网友唱反调,「我想知道为什么有人会使用 Keras + Torch 而不是普通的 Torch,因为 Torch 与 Tensorflow 不同,它有一组很好的 API」。 此时Tensorflow 的内心:啊对对对,你们说得都对。