回到init_backend_registration注册backend的过程中: def init_backend_registration(self): if get_scheduling_for_device("cpu") is None: from .codegen.cpp import CppScheduling register_backend_for_device( "cpu", CppSche
torch.compile(backend="aot_eager")使用 Dynamo 和 AOTAutograd torch.compile(backend="inductor")(默认参数)使用 Dynamo、AOTAutograd 和 PyTorch 的内置图优化后端Inductor。 PyTorch 编译器是一个 Just-In-Time 编译器 我们首先需要了解的概念是 PyTorch 编译器是一个Just-In-Time 编译器。那么什么是"Just-In-...
🐛 Describe the bug torch.compile raises torch._dynamo.exc.BackendCompilerFailed import torch torch.manual_seed(420) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 1, 1) def forward(sel...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [cudagraph] torch.compile(backend="cudagraphs") + StableDiffusion2.1 doesn't work · pytorch/pytorch@f6838d5
# step1:compile # 当传入一个nn.Module时, MindIE Torch内部会先导出ExportedProgram, 再进行编译优化 compiled_module = mindietorch.compile(model, inputs=inputs_info, ir="dynamo") # 当传入一个ExportedProgram时, MindIE Torch会直接进行编译优化 ...
如下的custom_backend即自定义的编译逻辑。torch.compile 会把对应的 torch 代码 trace 成 fx.GraphModule 对象,然后传入 custom_backend 函数,这样你就可以根据 fx.GraphModule 自定义编译逻辑,生成一个自定义的函数,返回给 torch.compile。下面例子中的 opt_model 第一次执行时,会触发custom_backend 执行,获取一个...
- torch.compile 路线 提供了名为mindie的编译后端，支持在推理时对torch.compile;生成的GraphModule进行即时编译优化。```python # load PyTorch nn.module model = torch.load("xxx.pth")# step1:准备待执行模型，此时并不会进行模型的编译优化 opt_model = torch.compile(model, backend="mindie")# 或 opt...
kwargs['backend'] = backend.replace('nccl', 'hccl') return fn(*args, **kwargs) return decorated def _wrapper_data_loader(fn): @wraps(fn) def decorated(*args, **kwargs): if kwargs: pin_memory = kwargs.get('pin_memory', False) pin_memory_device = kwargs.get...
本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: ...
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session # 指定第一块GPU可用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #指定GPU的第二种方法 """ ConfigProto()类提供有对GPU使用率的函数方法: """ config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allocator_type = 'BFC' #A "Best-fit with coales...