1.PyTorch中torch.nn.Transformer的得到源源码解读(自顶向下视角)
2.Pytorch nn.Module接口及源码分析
3.Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出
4.Pytorch之Dataparallel源码解析
5.Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理
6.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读(自顶向下视角)
torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类,其设计基于论文"Attention is 源码All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手,解读解析torch.nn.Transformer源码。得到源
在官方文档中,源码对于torch.nn.Transformer的解读短线天使指标源码介绍相对简略,欲深入了解每个参数(特别是得到源各种mask参数)的用法,建议参考基于torch.nn.Transformer实现的源码seq2seq任务的vanilla-transformer项目。
Transformer类实现了模型架构的解读核心部分,包括初始化和forward函数。得到源初始化时,源码主要初始化encoder和decoder,解读其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现,得到源decoder初始化类似。源码forward函数依次调用encoder和decoder,解读encoder的输出作为decoder的输入。
TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers,用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理,输出编码后的结果。
TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构,包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时,主要设置层的参数,forward函数调用这些层进行数据处理。
在实现细节中,可以进一步探索MultiheadAttention的实现,包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵,forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。
F.multi_head_attention_forward分为三部分:in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换,scaled_dot_product_attention计算注意力权重,拼接变换则将处理后的结果整合。
TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似,但多了一个mha_block,用于处理多头注意力。
总结,torch.nn.Transformer遵循论文设计,代码量适中,结构清晰,开源框架源码分析便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析,可以深入理解其内部实现。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块,它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法,开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类,用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建,允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module,开发者可以自定义功能模块,如卷积层、池化层等,这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如:
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API,包括类变量、重要概念(如parameters和buffer)、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如,可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪,这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度,有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典,常用于模型的保存和加载。
此外,_apply()方法用于执行自定义操作,如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法,开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言,torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件,它提供了丰富的API和功能,支持开发者创建复杂、起风了 matlab源码高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法,开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出
构建Pytorch中的数据管道是许多机器学习项目的关键步骤,尤其是当处理复杂的数据集时。本篇文章将深入浅出地解析Pytorch中的Dataset和DataLoader源码,旨在帮助你理解和构建高效的数据管道。
如果你在构建数据管道时遇到困扰,比如设计自定义的collate_fn函数不知从何入手,或者数据加载速度成为训练性能瓶颈时无法优化,那么这篇文章正是你所需要的。通过阅读本文,你将能够达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader源码的深入理解,并掌握构建数据管道的三种常见方式。
首先,我们来了解一下Pytorch中的Dataset和DataLoader的基本功能和工作原理。
Dataset是一个类似于列表的数据结构,具有确定的长度,并能通过索引获取数据集中的元素。而DataLoader则是一个实现了__iter__方法的可迭代对象,能够以批量的形式加载数据,控制批量大小、元素的采样方法,并将批量结果整理成模型所需的输入形式。此外,DataLoader支持多进程读取数据,提升数据加载效率。
构建数据管道通常只需要实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法。对于复杂的数据集,可能还需要自定义DataLoader中的collate_fn函数来处理批量数据。
深入理解Dataset和DataLoader的原理有助于你构建更加高效的数据管道。获取一个批量数据的步骤包括确定数据集长度、抽样出指定数量的元素、根据元素下标获取数据集中的元素,以及整理结果为两个张量。在这一过程中,数据集的长度由Dataset的__len__方法确定,元素的抽样方法由DataLoader的sampler和batch_sampler参数控制,元素获取逻辑在Dataset的__getitem__方法中实现,批量结果整理则由DataLoader的collate_fn函数完成。
Dataset和DataLoader的树莓派监控 源码源码提供了灵活的控制和优化机制,如调整batch大小、控制数据加载顺序、选择采样方法等。以下是一些常用的Dataset和DataLoader功能的实现方式:
使用Dataset创建数据集的方法有多种,包括基于Tensor创建数据集、根据目录创建数据集以及创建自定义数据集等。通过继承torch.utils.data.Dataset类,你可以轻松地创建自定义数据集。
DataLoader的函数签名较为简洁,主要参数包括dataset、batch_size、shuffle、num_workers、pin_memory和drop_last等。在构建数据管道时,只需合理配置这些参数即可。对于复杂结构的数据集,可能还需要自定义collate_fn函数来处理批量数据的特殊需求。
总的来说,通过深入理解Dataset和DataLoader的原理,你可以更高效地构建数据管道,优化数据加载流程,从而提升机器学习项目的训练效率和性能。无论是处理简单的数据集还是复杂的数据结构,遵循上述原则和方法,你都能够构建出高效且易于维护的数据管道。
Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。
初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。
在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。文字识别网站源码这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。
Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理
nn.Module作为Pytorch的核心类,是构建模型的基础。它提供了一系列功能,包括记录模型的参数,实现网络的前向传播,加载和保存模型数据,以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。
在训练与评估模式间切换,模块的行为会有所不同,如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数,如权重和偏置,需要通过梯度下降进行更新。非学习参数,比如batchnorm的running_mean,是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。
模块内部包含一系列钩子(hook)函数,用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。
魔术函数__init__在声明对象时自动调用,优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法,避免不必要的检查,提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果,例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。
递归应用函数用于对模型进行操作,如参数初始化。可以将模型移动到指定设备,转换数据类型,以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。
调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数,子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等,forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时,模块自动处理兼容性问题,确保模型结构与参数值的兼容。
模块的__setattr__方法被重写,以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时,执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。
模块的save方法用于保存模型参数和状态,确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态(如将模型切换到训练或评估模式)是模块管理过程的重要组成部分。
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例,解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法,支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口,Sampler 控制遍历顺序,DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种,分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法,支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法,适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序,支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心,支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置,如 batch_size、drop_last、collate_fn 等,DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) DataLoader 默认使用自动批处理,通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理,允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键,用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用,加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下,数据加载可能影响计算流程,适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输,提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析,展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程,涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。PyTorch 源码分析(三):torch.nn.Norm类算子
PyTorch源码详解(三):torch.nn.Norm类算子深入解析
Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色,它们包括BN(BatchNorm)、LayerNorm和InstanceNorm。1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解
BatchNorm(BN)的核心功能是对每个通道(C通道)的数据进行标准化,确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移,保持输入和输出形状一致,同时让数据分布更加稳定。 gamma和beta作为动态调整权重的参数,它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。2. Norm算子源码分析
继承关系:Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构,子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。
BN与InstanceNorm实现:在Python代码中,BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换,即将其分割为M*N的矩阵。
计算过程:在计算过程中,首先计算每个通道的均值和方差,这是这些标准化方法的基础步骤。
C++侧的源码洞察
C++实现中,对于BatchNorm和LayerNorm,代码着重于处理数据的标准化操作,同时确保线程安全,通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN:BN 与 多卡同步 BN 详解
BatchNorm原理 BatchNorm最早在全连接网络中提出,旨在对每个神经元的输入进行归一化操作。在卷积神经网络(CNN)中,这一原理被扩展为对每个卷积核的输入进行归一化,即在channel维度之外的所有维度上进行归一化。BatchNorm带来的优势包括提高网络的收敛速度、稳定训练过程、减少过拟合现象等。 BatchNorm的数学表达式为公式[1],引入缩放因子γ和移位因子β,作者在文章中解释了它们的作用。 PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中,包括如下的类:_NormBase、BatchNormNd。 具体实现细节如下: _NormBase类定义了BN相关的一些属性。 初始化过程。 模拟BN的forward过程。 running_mean、running_var的更新逻辑。 γ、β参数的更新方式。 BN在eval模式下的行为。 BatchNormNd类包括BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d,它们的区别在于检查输入的合法性,BatchNorm1d接受2D或3D的输入,BatchNorm2d接受4D的输入,BatchNorm3d接受5D的输入。 接着,介绍SyncBatchNorm的实现。 BN性能与batch size密切相关。在batch size较小的场景中,如检测任务,内存占用较高,单张显卡难以处理较多,导致BN效果不佳。SyncBatchNorm提供了解决方案,其原理是所有计算设备共享同一组BN参数,从而获得全局统计量。 SyncBatchNorm在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions.py中实现,前者负责输入合法性检查以及参数设置,后者负责单卡统计量计算和进程间通信。 SyncBatchNorm的forward过程。 复习方差计算方式。 单卡计算均值、方差,进行归一化处理。 同步所有卡的数据,得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all,计算全局统计量。 接着,介绍SyncBatchNorm的backward过程。 在backward过程中,需要在BN前后进行进程间通信。这在_functions.SyncBatchNorm中实现。 计算weight、bias的梯度以及γ、β,进一步用于计算梯度。PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module
nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构,它是操作符/损失函数的基类,同时也是组成各种网络结构的基类(实际上是由多个module组合而成的一个module)。
在Python侧,2.1回调函数注册,2.2 module类定义中,有以下几个重点函数:
重点函数一:将模型的参数移动到CUDA上,内部会遍历其子module。
重点函数二:将模型的参数移动到CPU上,内部会遍历其子module。
重点函数三:将模型的参数转化为fp或者fp等,内部会遍历其子module。
重点函数四:forward函数调用。
重点函数五:返回该net的所有layer。
在类图中,PyTorch的算子都是module的子类,包括自定义算子和整网定义。
在C++侧,3.1 module.to("cuda")详细分析中,本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上,最终调用的是tensor.to(cuda)。
3.2 module.load/save逻辑中,PyTorch模型保存分为两种,一种是纯参数,一种是带模型结构(PyTorch中的模型结构,本质上是由module、sub-module构造的一个计算图)。
parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的,key为module的.name,value为存储具体数据的tensor。
InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。
通过Module,PyTorch将op/loss/opt等串联起来,类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型,是逐个算子进行计算的,tensor在CPU和GPU之间来回流动,而不是整个计算都在GPU上完成(即中间计算结果不出GPU)。实际上,在进行推理时,可以构建一个计算图,让整个计算图的计算都在GPU上完成,不知道是否可行(如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作,不知道tensorrt是否是这样的操作)。