pytorch代码主要由C10(Caffe Tensor Library,最基础的Tenor库代码),ATen(A Tensor library for C++11,基于C10),torch三大部分组成。 torch.nn中包含各种神经网络层,激活函数,损失函数的类,使用时需要先创建对象。 torch.nn.functional中的接口可以直接调用函数而不用创建对象。 Pytorch有几个比有特点的模块: Tensor的...
加入PyTorch社区 参与PyTorch的社区讨论,如GitHub issues、Stack Overflow、PyTorch Forums等,可以帮你解决一些困惑,同时也让你了解到一些最佳实践。 四、经常性地实践和反馈 理论知识与实际应用相结合是学习的最佳方式。阅读源代码的同时,尝试自己动手实现一些功能,或者对源码进行一些改写,这样能更深刻地理解其内部机制。
相关代码位于https://github.com/pytorch/pytorch/tree/v2.1.0-rc6/torch/distributed/pipeline/sync。...
建议你结合实际问题和应用场景,有针对性地去阅读和调试源代码,逐渐加深对PyTorch的理解。 2. 在阅读PyTorch的源代码时,你会遇到哪些常见的难题?有什么方法可以解决这些问题? 在阅读PyTorch源代码时,可能会遇到一些常见的难题,如: 模块之间的依赖关系:PyTorch的不同模块之间存在复杂的依赖关系,阅读代码时难免会遇到未解...
首先需要说明,PyTorch的核心功能是C++实现的。然后通过将C++实现封装为python API,引入到python环境中供用户调用。 例如,我们import torch,然后就可以通过torch.tensor创建张量对象。 import torch a = torch.…
关于如何阅读Pytorch源码？首先，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想(默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)，主循环代码逻辑)，直接去找对应的代码块，会简单很多。其次，Pytorch中值得学习的部分很多，建议大家可以带着任务有针对性地学习。比如你想要写CUDA自定义算子、又...
PyTorch的源码托管于GitHub平台，其目前的代码量已经非常巨大。新手第一次接触的时候往往会因此被劝退，但...
转载于知乎:pytorch源码阅读(三)Sampler类与4种采样方式 由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练,所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题,pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含: Sequen
Pytorch版本yolov3源码阅读 Pytorch版本yolov3源码阅读 目录 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-batch_size', type=int, default=32, help='size of each image batch') parser.add_argument('-cfg', type=str, default='cfg/yolov3.cfg', help='path...
pytorch源码阅读 register_hook 参考资料: [Pytorch] Tensor底层机制 https://blog.csdn.net/smartcat2010/article/details/118882020 cudaLauchKernel传入参数的一个提问 https://cloud.tencent.com/developer/ask/sof/107247510 cuda中LauchKernel的过程介绍。 https://jia.je/software/2023/10/17/clang-cuda-support...