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()...
grad_input3 = input.grad; input.grad = None assert torch.allclose(output1, output2) assert torch.allclose(output1, output3) assert torch.allclose(grad_input1, grad_input2) 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...
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...
EN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...
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...
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...
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...
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...
, np.allclose(torch_ein_out, torch_org_out)) # 终端打印结果 # input: # [[0 1 2] # [3 4 5]] # torch ein out: # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] # torch org out: # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] # numpy out: # [[0 3] # [1 4] # [2 5]] # is np_out =...