(备注:虽然该方法与pytorch本身解耦,如果需要增加新硬件平台对应的算子,那么需要首先在pytroch源码中增加对新硬件的支持,以及算子分发的DISPATH_KEY等相关信息,然后才能使用该方法注册基于该新硬件的算子) 用该方式注册一个新的算子,流程非常简单:先编写C++相关的算子实现,然后通过pytorch底层的注册接口(torch::RegisterOp...
这篇文章写的是 Pytorch nn.Module 类 .to/.cuda()/.cpu() 方法的底层实现,整体概括一下:这三个方法都会调用 nn.Module._apply() 方法,这个方法的功能是对所有子模块(包括后代模块)中的 parameter 和 buffer 都运行 Tensor.to()/.cuda()/.cpu()。 完整流程画在文末的的流程图中,画图不易,记得点赞哦...
大致意思就是,C语言底层的库和C++底层的库会因为结合caffe2而有所改变,但是接口应该变动不会太大,上面提到了replacing和refacoring比较耐人寻味。Aten是Pytorch现在使用的C++拓展专用库,Pytorch的设计者想去重构这个库以去适应caffe2. 那么,C++拓展的功能,相比C来说,应该是Pytorch更看重的一点(当然C还是能拓展的),...
Julia改变了过去他们只能用C等高性能语言做底层开发、同时用高易用性的Python等语言做扩展开发的割裂问题。今年7月，Julia创始团队成立的公司Julia Computing还获得2400万美元的A轮融资。Julia语言速度快、天生适合机器学习又在高速成长，也难怪PyTorch社区会有用Julia替代Python的声音出现。有人认为Python是一种糟糕的语言...
无论是Torch还是PyTorch的底层都是一个C语言实现的库函数。在写深度学习的代码的时候最痛苦的一块可能就是debug了。当结果出现问题的时候你不知道你是因为你的hyper-parameter设得不对,还是模型定义的时候出错了,或者是某一层layer计算的时候出错了和整个模型的assumption就不适合这个数据集。要找出原因只能不断的简化...
无论是Torch还是PyTorch的底层都是一个C语言实现的库函数。在写深度学习的代码的时候最痛苦的一块可能就是debug了。当结果出现问题的时候你不知道你是因为你的hyper-parameter设得不对,还是模型定义的时候出错了,或者是某一层layer计算的时候出错了和整个模型的assumption就不适合这个数据集。要找出原因只能不断的简化...
距离,已经过去 5 个多月。YOLO 框架采用 C 语言作为底层代码,这对于惯用 Python 的研究者来说,实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的 YOLO 复现版本。近日,就有研究者在 GitHub 上更新了基于 PyTorch 的 YOLOv4。 从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就...
PyTorch提供了一个非常优雅并且易于使用的 API,作为用 C 语言写的底层 MPI 库的接口。PyTorch 需要从源码编译,并且必须与安装在系统中的 Intel MPI 进行链接。我们现在就看一下 torch.distributed 的基本用法,以及如何执行它。 # filename 'ptdist.py'import torchimport torch.distributed as distdefmain(rank, ...