很少有人知道,其实PyTorch也在尝试函数式编程,PyTorch最新版本的torch.func.functional_call函数就是其中之一的尝试:y = mod(x)在新版的PyTorch里面可以写成y = torch.func.functional_call(mod, mod.state_dict(), x),这就与JAX API非常类似了。 我们的论文在PyTorch主库中的实现,就是借助这一函数,使得我们的...
state_dicts.append(new_state_dict) # call forward in devices separately ys = [] for t, state_dict in zip(xs, state_dicts): output = torch.func.functional_call(model, state_dict, t) ys.append(output) # gather outputs to one device and concat y =torch.cat([each.to(devices[0]) fo...
模块:模块计算的一个新 beta 特性是功能性 API。这个新的 functional_call() API 让用户可以完全控制模块计算中使用的参数; TorchData:DataPipe 改进了与 DataLoader 的兼容性。PyTorch 现在支持基于 AWSSDK 的 DataPipes。DataLoader2 已被引入作为管理 DataPipes 与其他 API 和后端之间交互的一种方式; nvFuser: ...
As the final step of the integration, functorch.make_functional_with_buffers is deprecated as of PyTorch 2.0 and will be deleted in a future version of PyTorch >= 2.3\. Please use torch.func.functional_call instead; see the PyTorch 2.0 release notes and/or the torch.func migration guide ...
torch.nn.Softmax是 Module 类,在实例化类后会初始化运算所需要的参数。这些参数会在 forward 和 backward 之后根据 loss 进行更新,通常存放在定义模型的__init__()中。在 Module 类里的__call__实现了forward()函数的调用。 train 和 test 阶段运行方法一致时,尽量用torch.nn,避免手动控制操作。
一般来说，我们构建网络模型时用到的卷积层、全连接层、Dropout层等含有可学习参数的层都是继承nn.Module，而激活函数、池化层等函数类型的层继承于nn.functional。1.继承Module类来构造模型 下面定义的MLP 类中无须定义反向传播函数。系统将通过自动求梯度而自动生成反向传播所需的backward 函数。我们可以实例化 MLP ...
因此本次版本会提供一个分布式 RPC（Romote Procedure Call）框架。这一框架可以远程运行函数，在不复制真实数据的情况下查询远程对象。此外 PyTorch 还提供了 autograd 和优化器 API，能够透明地运行后端并跨 RPC 边界更新参数。相对应的，PyTorch 引入了名为 torch.distributed.rpc 的库。这是一个有基本构建单元的...
我们可以实例化MLP类得到模型变量net。下⾯的代码初始化net并传入输⼊数据X做一次前向计算。其中,net(X)会调用MLP继承⾃自Module类的__call__函数,这个函数将调⽤用MLP类定义的forward函数来完成前向计算。因此我们自己构造模型时需要明确定义模型的**forward**过程 ...
2.python中__call__的用法 调用该类即会触发__call__的内容 3.ToTensor的使用 transforms.ToTensor()将数据变为tensor类型 4.Normalize的使用 transforms.Normalize()将数据变为方差为1,均值为0的分布,需要输入原始数据的方差和均值,进行Normalize的操作是为了使模型更快收敛(为什么?)。
function定义的激活函数等不需要学习,参数更新。激活函数(ReLU,sigmoid,tanh),池化等可以使用functional替代。 module一般定义层,参数需要更新,对于卷积,全连接等具有可学习参数的网络建议使用nn.Module 2、pytorch使用多gpu训练机制 处理接口是 model=nn.DataParallel ( model ,device_ids) ...