self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act((self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x)) class Bottleneck(nn.Module): # Standard bottleneck def __init__(...
self.act = nn.ReLU() def forward(self, x): return self.act((self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 和SPPF基本上一样。 2.2 Rep-PAN Neck ...
PyTroch JIT可以将逐点运算融合(fuse)到单个CUDA kernel上。Unfused的逐点运算属于memory-bound,对于每个unfused op,PyTorch需要: 启动一个独立的CUDA kernel 从global memory中加载数据 执行运算 将计算结果保存回global memory 使用方式及性能对比如下: 欢迎关注公众号:机器学习算法之路,文章会第一时间发布在公众号上,...
由于 FX 可以自动跟踪 forward 里面的代码，因此它是真正记录了网络里面的每个节点，在 fuse 和动态插入...
fuse_model:该步骤用来对可以融合的op进行融合,比如Conv与BN的融合、Conv与ReLU的融合、Conv与BN以及ReLU的融合、Linear与BN的融合、Linear与BN以及ReLU的融合。目前Pytorch已经内置的融合code: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fuse_modules(model,modules_to_fuse,inplace=False,fuser_func=fuse...
import sysimport oneflowimport oneflow.nn as nnimport numpy as npimport copyfrom typing import Dict, Any, Tuple# 通过直接对权重进行运算的方式进行Conv和BN的融合def fuse_conv_bn_eval(conv, bn): assert(not (conv.training or bn.training)), "Fusion only for eval!" fused_conv = copy.d...
在 CNN 网络 Backbone 中有很多 convolution + pad 的组合，convolution 算子自身支持 pad 操作，自动将 pad 算子 fuse 到 convolution 算子上，可以省掉 pad 算子的开销，提升网络整体性能。再打开 add 的算子的融合，测试得到了 2% 的加速，总加速为 64% 自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子...
defforward(self, x): x =self.quant(x) x =self.conv(x) x =self.bn(x) x =self.relu(x) x =self.dequant(x) returnx # create a model instance model_fp32 = M # model must be set to train mode for QAT logic to work
add = FloatFunctional() def forward(self, x): x = self.quant(x) x = self.head(x) res = self.body(x) res = self.add.add(res, x) x = self.tail(res) x = self.dequant(x) return x def fuse_model(self): for m in self.modules(): if type(m) == QuantizableResBlock: m...
self.act = nn.SiLU()ifactisTrueelse(actifisinstance(act, nn.Module)elsenn.Identity())defforward(self, x):returnself.act(self.bn(self.conv(x)))deffuseforward(self, x):returnself.act(self.conv(x))classTestModule(nn.Module):def__init__(self):super().__init__() ...