I have been testing 2.3 but noticed some diverging behaviour withallow_in_graph @torch.compiler.allow_in_graphclassAllowInGraphLayer(torch.nn.Module):defforward(self,x):returnx+xdeftest_allow_in_graph_dynamo():classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.add=All...
🐛 Describe the bug @Chilleeand I were discussing what it would take to getallow_in_graphto work in more situations. Here is an accounting of some situations which we thought of: NN module inputSupport nn.Module arguments for the function to torch.compiler.allow_in_graph#138786 Local func...
除了torch.compiler.disable,还有一个方法用于将某个无法被TC编译的函数/Module从图中排除的方式是使用torch._dynamo.disallow_in_graph,被排除的函数将会在图执行的过程中从途中break out, 并以eager mode的方式被执行。 与torch._dynamo.disallow_in_graph相对应的,torch._dynamo.allow_in_graph会将一个函数以和...
如果手写的kernel跑得更快,graph compiler可以把手写的kernel当作extern kernel。当然,你的graph compiler得支持extern kernel。 对于硬件厂商,torch.compile也相当有意思。本来pytorch里2000多个eager mode op,现在只要着重支持Inductor里会用到的200个eager mode kernel,理论上op coverage工作量大减。不过目前torch.compile...
接入TorchAcc的Compiler进行分布式训练,具体操作步骤如下: 固定随机种子。 通过固定随机种子保证每个Worker权重的初始化保持一致,用于代替权重broadcast的效果。 torch.manual_seed(SEED_NUMBER) 替换为: xm.set_rng_state(SEED_NUMBER) 在获取xla_device后,调用set_replication、封装dataloader并设置model device placement...
the embedding lookups, and their model parallelism is often quite hard to handle in the compiler, sotorch.compiler.disablethem. NB: This doesn't apply if you want to do some global graph optimization which needs the whole model: in that case, passfullgraph=Trueto torch.compile and ganbatte...
其实吧,FX你也可以理解为是一种编译器,不过这个编译器最终产生的可执行文件,而是python->python,最终的产物还是基于Pytorch规则的python代码,也就是为什么FX一直说自己是Python-to-Python (or Module-to-Module) transformation toolkit而不是compiler了。 FX目前大部分API已经稳定(在torch-1.10中正式发布),使用起来...
moveto_in_graph br_infer_feature_acme feature-quant-2.3 master-lookahead master-2.4-iter5 r2.2_fix_randomchoicewithmask br_base_compiler_perf_opt br_high_availability br_infer_retest r2.3 br_infer builder r2.3.q1 br_base_feature_infer_kbk ...
其实吧,FX你也可以理解为是一种编译器,不过这个编译器最终产生的可执行文件,而是python->python,最终的产物还是基于Pytorch规则的python代码,也就是为什么FX一直说自己是Python-to-Python (or Module-to-Module) transformation toolkit而不是compiler了。 FX目前大部分API已经稳定(在torch-1.10中正式发布),使用起来...
其实吧,FX你也可以理解为是一种编译器,不过这个编译器最终产生的可执行文件,而是python->python,最终的产物还是基于Pytorch规则的python代码,也就是为什么FX一直说自己是Python-to-Python (or Module-to-Module) transformation toolkit而不是compiler了。 FX目前大部分API已经稳定(在torch-1.10中正式发布),使用起来...