torch.compile 可以用于部署高效的推理系统,通过编译减少推理时间,特别是在大型模型和 GPU 推理场景下。 import torch # 定义模型 model = torch.nn.Linear(10, 10) # 编译模型 compiled_model = torch.compile(model) # 模拟推理数据 x = torch.randn(128, 10) # 推理 output = compiled_model(x) 5. 注...
torch.compile函数解析:torch.compile只是对torch._dynamo.optmize函数的简单封装 def compile(model: Optional[Callable] = None, *, # Module/function to optimize fullgraph: builtins.bool = False, #If False (default), torch.compile attempts to discover compileable regions in the function that it will...
🐛 Describe the bug Found that the torch.compile(model) lead to "Exception: Please convert all Tensors to FakeTensors first or instantiate FakeTensorMode with 'allow_non_fake_inputs'." error when learning alpaca-lora. Here is a minimal re...
During evaluation of a compiled and quanzited model, I obtain the error "no attribute "meta"" in the following line: pytorch/torch/_inductor/fx_passes/quantization.py Line 1074 in fd43c36 x = match.kwargs["x"].meta["val"] I propose the f...
AIACC-Inference(AIACC推理加速)Torch版通过调用aiacctorch.compile(model)接口即可实现推理性能加速。您只需先使用torch.jit.script或者torch.jit.trace接口,将PyTorch模型转换为TorchScript模型,更多信息,请参见PyTorch官方文档。本文将为您提供分别使用torch.jit.script和torch.jit.trace接口实现推理性能加速的示例。
为了在使用模型的同时,还能获得PT2编译的额外加速(用于推理或训练),可以使用model = torch.compile(model)对模型进行预处理。 目前,已经使用自定义内核和torch.compile的组合,在训练Transformer模型,特别是使用加速的PyTorch 2 Transformer的大型语言模型方面取得实质性加速提升。
model = resnet50_model.eval()# 将 torch model 转成 tensorrt modeltrt_model = torch_tensorrt.compile(model, inputs = myinputs, enabled_precisions = enabled_precisions)print(trt_model) RecursiveScriptModule(original_name=ResNet_trt)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 追踪的ScriptModule现在可以与常规的PyTorch模块进行相同的计算: In[1]: output = traced_script_module(torch.ones(1, 3, 224, 224))
model=DeepFM(linear_feature_columns=linear_feature_columns,dnn_feature_columns=dnn_feature_columns,task='binary',l2_reg_embedding=1e-5,device=device)model.compile("adagrad","binary_crossentropy",metrics=["binary_crossentropy","auc"],)model.fit(train_model_input,train[target].values,batch_size=...
这样,FX会帮助你修改这个Module,并且修改好的这个model就和平常一样使用就可以,注意这里,FXcapture了你写的forward代码,然后进行了transform,修改了其中的操作。 当然这只是很简单很简单的fx的一个功能,我们还可以通过fx: 融合两个op,比如conv和bn 去掉某些op ...