不要使用 Python 中的set()管理 Node,集合类型是无序的; 使用torch.allclose()对比变换前后 Module 的结果; 使用import pdb; pdb.set_trace()在变换后的 Module 执行前暂停,然后单步调试; 继承原 Module,把生成的forward()函数复制粘贴到继承的 Module 中,用继承的 Module 调试; 使用GraphModule.to_folder()...
allclose(c, d) 后面这些代码就是实际单元测试的代码里,代码非常简单:生成两个随机tensor,比较一下我们的加法和PyTorch自己的加法是否结果一致。 值得注意的是,用torch.ops.my_ops.my_add可以调用我们刚刚那个C++函数。前面的torch.ops都是写死的,后面的my_add是我们自己定义的函数名。而my_ops,则是我们刚刚调...
在浮点类型的输入中,使用requires_grad=True,通过与解析梯度w.r.t.张量之间的有限差分计算梯度,检查梯度。数值梯度和解析梯度之间的检查使用allclose()。 Note 默认值是为双精度输入设计的。如果输入精度较低,例如,浮动器,这种检查可能会失败。 Warning 如果输入中的任何校验张量有重叠的内存,即,指向相同内存地址的不...
什么时候用torch.jit.script(结论:必要时) 定义:一种模型导出方法,其实编译python的模型源码,得到可执行的图; 在模型内部的数据类型只有张量,且没有for if while等控制流,也可以选择torch.jit.script 不支持python的预处理和动态行为; 必须做一下类型标注; torch.jit.script在编译function或 nn.Module 脚本将检查...
这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importallclose[as 别名]def_check_point_on_manifold( self, x: torch.Tensor, *, atol=1e-5, rtol=1e-5)-> Tuple[bool, Optional[str]]:norm = x.norm(dim=-1) ok = torch.allclose(norm, norm.new((1,)).fill_(1), atol=...
allclose(samples_b1, samples_b2)) base_samples2 = torch.randn(4, 2, 3, 1, device=device, dtype=dtype) samples2_b1 = posterior.rsample( sample_shape=torch.Size([4, 2]), base_samples=base_samples2 ) samples2_b2 = posterior.rsample( sample_shape=torch.Size([4, 2]), base_samples...
assert torch.allclose(grad_input1, grad_input3) 以下计算图显示了朴素实现的细节: 以下计算图显示了转换后实现的细节: 我们只需保存一个值,并重新计算第一个cos函数以获得反向所需的另一个值。请注意,额外的计算并不意味着更多的计算时间:现代设备如 GPU 通常受内存限制,即内存访问时间主导了计算时间,稍微多...
self.assertTrue(torch.allclose(samples_b1, samples_b2)) base_samples2 = torch.randn(4,2,3,1, device=device, dtype=dtype) samples2_b1 = posterior.rsample( sample_shape=torch.Size([4,2]), base_samples=base_samples2 ) samples2_b2 = posterior.rsample( ...
Torch脚本是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。用Torch脚本编写的代码可以从Python进程中保存,并在没有Python依赖的进程中加载。 我们提供了一些工具帮助我们将模型从纯Python程序逐步转换为可以独立于Python运行的Torch脚本程序。Torch脚本程序可以在其他语言的程序中运行(例如,在独立的C ++程序中)。这使...