pytorch前向后向联合计算图生成后如何优化和算子融合 3. 前向传播 Autograd技术可以帮助我们从叶子节点开始追踪信息流,记下整个过程使用的函数,直到输出节点,这个过程被称为前向传播。 【接下来我们用代码复现之前的求解过程】 默认情况下,Tensor的requires_grad属性为False。因为我们要让PyTorch自动帮我们计算 的微分值...
一个通用矩阵乘算子,可以被拆分成一个普通矩阵乘算子加上一个Bias(加法算子) 算子只能被完整地调度到一个设备上去,不能将算子的一部分调度到CPU上,一部分调度到GPU上去。 针对模型做图优化的两个目的 减少计算图中的node数量 不管是算子融合,还是无效节点去除,共同的目的就是减少整个graph中node的数量,因为对于框架...