如前文的介绍,TracedModule IR 是 TracedModule 中的核心数据结构,它用来描述深度学习模型的计算过程,使模型能够脱离源码而存在。不同的深度学习训练框架都有各自的 IR 描述模型,例如:PyTorch 中的 TorchScript,MindSpore 中的 MindIR,以及 onnx 等。这些 IR 大都是一些相对 low-level 的 IR,在
如前文的介绍,TracedModule IR 是 TracedModule 中的核心数据结构,它用来描述深度学习模型的计算过程,使模型能够脱离源码而存在。不同的深度学习训练框架都有各自的 IR 描述模型,例如:PyTorch 中的 TorchScript,MindSpore 中的 MindIR,以及 onnx 等。这些 IR 大都是一些相对 low-level 的 IR,在模型源码向这些 I...
这使得 TracedModule IR 所描述的 op 粒度基本与 MegEngine 的 python 接口一致,即 TracedModule IR 描述的模型是由更加接近用户视角的高层 op 构成,这使得用户对模型进行一些分析和优化时更加的容易,例如:
)traced_script_module = torch.jit.trace(net, example)traced_script_module.save('traced_model.pt')& 就好国dd 2023-02-21 15:22:18 PLIB的安装解决问题 (unsigned int badd, unsigned char bdat); I have traced back to the pic18.h file the following section nbuwerwer 2019-07-19 15:50:...
它可以用来将一个模型的正向传播函数转换为脚本模式(script mode),以便在后续的推理阶段中进行更高效的执行。 具体来说,torch.jit.trace函数的作用是通过执行模型的正向传播函数,自动对模型进行跟踪并生成一个脚本版本。该脚本版本可以以图形方式表示模型的结构,并具有更高的执行性能。 要使用torch.jit.trace函数,首先...
react_jsx_runtime__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_0__ = + __webpack_require__(5640); + /* harmony import */ var next_dynamic__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_1__ = + __webpack_require__(9553); + /* harmony import */ var next_dynamic__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_1___default = + /*#__PURE_...
如前文的介绍,TracedModule IR 是 TracedModule 中的核心数据结构,它用来描述深度学习模型的计算过程,使模型能够脱离源码而存在。不同的深度学习训练框架都有各自的 IR 描述模型,例如:PyTorch 中的 TorchScript,MindSpore 中的 MindIR,以及 onnx 等。这些 IR 大都是一些相对 low-level 的 IR,在模型源码向这些 ...
pythonCopy codeimporttorch@torch.jit.scriptdefmy_traced_function(input):# 模型计算逻辑,最后返回张量或张量元组returnoutput_tensor 2. 将非张量类型的对象转换为张量 如果在计算图中需要返回一个非张量类型的对象,我们可以通过将其转换为张量来解决这个问题。
It is hard to help you because you are doing everything through script commands. Most people just use the GUI. samuel.hodge2024 年5 月 15 日 01:5311 If you know software engineering you know that the GUI is just calling an event within the API. ...
Summary: Pull Request resolved: #51648 The following code will throw during the call to `traced(5)`: ```python class M(nn.Module): def __init__(self): super(M, self).__init__() self.W = torch.nn.Parameter(torch.randn(5)) def forward(self, x): return torch.dot(self.W, x...