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2024-12-23 23:04:44 来源:atomic分析源码 分类:焦点

1.Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理
2.Pytorch之Dataparallel源码解析
3.Pytorch深入剖析 | 1-torch.nn.Module方法及源码
4.PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解
5.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的读源时候,你都干了些什么?(施工中)
6.pytorch源码阅读系列之Parameter类

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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,是读源构建模型的基础。它提供了一系列功能,书籍包括记录模型的读源参数,实现网络的书籍手机棋牌软件源码前向传播,加载和保存模型数据,读源以及进行设备和数据类型转换等。书籍这些功能在模型的读源训练和应用中起到关键作用。

       在训练与评估模式间切换,书籍模块的读源行为会有所不同,如rrelu、书籍dropout、读源batchnorm等操作在两种模式下表现不同。书籍可学习的读源参数,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为模块注册可变的鸟人助手源码中间结果,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,新浪app源码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。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。猪猪世界源码

Pytorch深入剖析 | 1-torch.nn.Module方法及源码

       torch.nn.Module是神经网络模型的基础类,大部分自定义子模型(如卷积、池化或整个网络)均是其子类。torch.nn.Parameter是继承自torch.tensor的子类,用以表示可训练参数。定义Module时,可以使用个内置方法,例如add_module用于添加子模块,children和named_children用于获取子模块,modules和named_modules用于获取所有模块,register_parameter用于注册参数,parameters和named_parameters用于获取参数,get_parameter用于获取指定参数等。Module还支持数据格式转换,如float、double、half和bfloat,以及模型的设备移动,如cpu、cuda和xpu。训练模式调整可以通过train和eval方法实现。模型参数的梯度可以使用zero_grad方法清零。

       模型的前向传播由forward方法定义,而apply方法允许应用特定函数到模型的所有操作符上。模型状态可以通过state_dict和load_state_dict方法进行保存和加载,常用于保存模型参数。此外,模型可以设置为训练模式或评估模式,影响特定模块如Dropout和BatchNorm的源码加密混淆行为。

       在PyTorch中,hook方法用于在前向和反向传播过程中捕获中间变量。注册hook时,可以使用torch.Tensor.register_hook针对张量注册后向传播函数,torch.nn.Module.register_forward_hook针对前向传播函数,torch.nn.Module.register_forward_pre_hook用于在前向传播之前修改输入张量,以及torch.nn.Module.register_backward_hook用于捕获中间层的梯度输入和输出。

       通过这些方法,开发者可以灵活地调整、监控和优化神经网络模型的行为,从而实现更高效、更精确的模型训练和应用。利用hook方法,用户可以访问中间变量、修改输入或输出,以及提取特征图的梯度,为模型的定制化和深入分析提供了强大的工具。

PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解

       本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim,主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容:

       Optimizer 是所有优化器的基类,提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时,需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括:

       1. 初始化函数:创建优化器时,需指定模型的可学习参数和超参数,如学习率、动量等。

       2. add_param_group:允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数,以适应不同的学习需求。

       3. step:执行一次模型参数更新,需要闭包提供损失函数的梯度信息。

       4. zero_grad:在更新参数前,清空参数的梯度信息。

       5. state_dict 和 load_state_dict:用于序列化和反序列化优化器的状态,便于保存和加载模型的训练状态。

       Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam,各有特点,适用于不同的应用场景。例如,SGD 适用于简单场景,而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。

       学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率,以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略,如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等,每种策略都有其特点和应用场景,如 StepLR 用于周期性调整学习率,以加速收敛。

       SWA(随机权重平均)是一种优化算法,通过在训练过程中计算模型参数的平均值,可以得到更稳定的模型,提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类,用于更新模型的平均参数,以及 update_bn 函数,用于在训练过程中更新批量归一化参数。

       总结,torch.optim 提供了丰富的优化算法接口,可以根据模型训练的需求灵活选择和配置,以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略,开发者可以更有效地训练深度学习模型。

pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候,你都干了些什么?(施工中)

       使用PyTorch,无论是训练还是预测,你首先编写的代码通常如下所示:

       依据Python代码的编写规则,导入逻辑将去相应的PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件,具体路径为:${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py

       本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件,从这里开始深入剖析,探究在一行简单的`import torch`命令背后,PyTorch是如何完成关键基础设置的初始化。

       重点一:从`from torch._C import *`开始

       在__init__.py 中,首先跳过一些系统环境的检查和判断逻辑,核心代码段为`from torch._C import *`,具体位置如下(github.com/pytorch/pytorch...):

       这代表了典型的C++共享库初始化过程,遵循CPython代码组织规则,`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中,找到了此函数的相关定义(github.com/pytorch/pytorch...)。

       initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈,深入探讨此函数中的关键内容。

pytorch源码阅读系列之Parameter类

       PyTorch中,weight和bias的管理是通过Parameter类实现的,它在Linear类的初始化函数中起关键作用1。Parameter不仅作为Module类的内置属性,还能自动加入到Module的参数列表中,通过parameters()方法可方便获取。让我们深入理解Parameter类及其在Module中的运用。

       Parameter类的作用主要体现在:作为Module的参数,它能自动注册,并可通过迭代器访问。为了验证,我们自定义一个Net实例,其layer的weight和bias,以及自定义的fun_param都是Parameter类型,都可在Net的named_parameters()中找到2。

       进一步研究Parameter类的__new__()方法,虽然它继承自torch.Tensor,但没有显式的__init__(),实际在Module类的__setattr__()方法中进行参数注册3。当我们在Module实例上设置属性为Parameter时,会触发__setattr__(),其中的逻辑包括删除重复的属性名,确保Parameter类型且Module的初始化函数已执行,然后通过register_parameter()函数将其添加到_module的_parameters属性中。

       总的来说,PyTorch通过在类实例属性赋值时进行自动注册,实现了Parameter与Module的有效集成,确保了网络参数的管理与访问的便捷性4。要了解更多细节,可以参考相关源码链接1,2,3。

       1 github.com/pytorch/pyto...

       2 github.com/pytorch/pyto...

       3 github.com/pytorch/pyto...

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)。

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