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OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 torch.autograd:梯度计算详解 OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN:BN 与 多卡同步 BN 详解 OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程 OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 nn.Module:核心网络模块接口详解 OpenMMLab:PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行...
在nn.Module 的 __init__ 函数中,会首先调用 torch._C._log_api_usage_once("python.nn_module"), 这一行代码是 PyTorch 1.7 的新功能,用于监测并记录 API 的调用,详细解释可见 文档。 在此之后,nn.Module 初始化了一系列重要的成员变量。这些变量初始化了在模块 forward、 backward 和权重加载等时候会...
上文我们通过针对性的阅读pytorch源码的框架结构,同时以__init__.py文件为线索探索了pytorch中多个主要类型的实现和功能。在上文中我们曾提到,pytorch框架是一个以python为前端,C++为后端的框架。如果去除掉pytorch中的python前端,那我们就可以得到一个C++的AI框架——libtorch。没有特殊说明时,本文所看源码均是取自...
PyTorch源码解读之torch.autograd OpenMMLab 机器学习算法⼯程师今天 AI编辑：我是⼩将 本⽂作者： OpenMMLab 本⽂已由原作者授权 前⾔ 本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本⽂涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd....
Pytorch搭建自己的YOLOv5目标检测模型 环境配置+工程源码解读共计25条视频,包括:1-整体项目概述、2-训练自己的数据集方法、3-训练数据参数配置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
源码编译pytorch卸载 pytorch源码解读 Pytorch源码学习02--神经网络 前提 任务 定义网络 损失函数 反向传播 更新权重 引用 前提 1.使用torch.nn包构建神经网络; 2.nn依赖于autograd来定义模型并对其进行微分; 3.nn.Module包含层,以及返回output的方法forward(input)。
打开pytorch源码,从目录树上可以看到,pytorch框架十分庞大,但实际上其中最核心的部分占比较小,对于入门而言,只需要掌握以下两个部分即可: torch目录:这个部分主要存放的是是pytorch的前端代码,也包括了C++的实现,为了实现C++与python的混合开发,在这里使用了pybind、ctypes等python包。
它内部使用了 setuptools 和 PyTorch 的 C++ API,将 C++/CUDA 代码编译成共享库,然后 PyTorch 通过 ctypes 加载这些库,从而实现对自定义算子的调用。 二、cpp_extension 的使用 要使用 cpp_extension,用户需要编写 C++/CUDA 代码,并通过特定的约定组织文件结构。例如,下面是一个简单的示例: from torch.utils.cpp...
PyTorch源码解读(二):torchvision.transforms详解 在PyTorch的计算机视觉库torchvision中,torchvision.transforms是一个核心模块,用于对图像数据进行预处理和后处理。在进行神经网络训练时,我们通常需要对输入图像进行一系列的操作,如缩放、裁剪、归一化等,以适应模型的需求。torchvision.transforms提供了丰富的函数来实现这些操作...