register_parameter、register_buffer和add_module分别往_parameters、_buffers和_modules中写入数据; _parameters中存储的是nn.Parameter对象, _buffers中存储的是torch.Tensor对象, _modules中存储的是nn.Module对象。 self._parameters和self._buffers分别存储模型中已经注册的parameter参数和buffer参数。self._modules则存储...
add_module方法的封装,用于将新的name:module键值对加入module中。 add_module(name, module) 将子模块添加到当前模块。example: importtorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()# 下面是两种等价方式self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.add_module("conv2",nn...
深度复制 module,包括其参数的当前状态. 用例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 -- make an mlp mlp1=nn.Sequential(); mlp1:add(nn.Linear(100,10)); -- make a copy that shares the weights and biases mlp2=mlp1:clone('weight','bias'); -- we change the bias of ...
小模型好说,大模型的话,除非模型简单都可以直接量化,否则需要在torch.nn.Module中添加很多torch.quantization.QuantStub()的标记精细化整个模型的量化策略,这个其实和之前在量化番外篇——TensorRT-8的量化细节介绍的QDQ挺像,这篇中的TensorRT处理的QDQ模型就是通过FX导出来的,只不过QDQ是FX自动生成插入的,不像Eager ...
TorchScript是PyTorch模型的一种中间表示(即常见的intermediate representation,IR),是nn.Module的子类,基于这种模型格式可以在高性能的环境如C++中运行。TorchScript这种PyTorch模型表示格式可以由 TorchScript 编译器理解、编译和序列化而成。从根本上说,TorchScript 本身就是一种编程语言。它是使用 PyTorch API 的 Python...
JDK11 的安装目录下，输入以下命令并回车：bin\jlink.exe --module-path jmods --add-modules java....
git地址: 一:介绍torch 1.常见的机器学习框架 2.能带来什么 GPU加速 自动求导 importtorchfromtorchimportautograd x= torch.tensor(1.) a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) ...
(gm: torch.fx.GraphModule, example_inputs: List[torch.Tensor]):print("my_compiler() called with FX graph:")gm.graph.print_tabular()returngm.forward# return a python callable@torchdynamo.optimize(my_compiler)deftrain_and_evaluate(mo...
PyTorch+Tensor+Module+optim+nnTensor+create()+add()+multiply()Module+forward()+backward()optim+SGD+Adamnn+Linear+Conv2d 序列图 接下来是一个使用torch进行张量运算的序列图示例: TensorUserTensorUserCreate a TensorReturn TensorPerform AdditionReturn Result ...
net.add_module("conv2",nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=512,kernel_size =3)) net.add_module("pool2",nn.MaxPool2d(kernel_size =2,stride =2)) net.add_module("dropout",nn.Dropout2d(p =0.1)) net.add_module("adaptive_pool",nn.AdaptiveMaxPool2d((1,1))) ...