皮皮网

【webgame赌博源码】【dnfdll源码】【learun 源码】pytorch源码理解

来源:源码网站流量排行 时间:2024-12-23 19:45:35

1.PyTorch中torch.nn.Transformer的码理源码解读(自顶向下视角)
2.PyTorch 源码分析(一):torch.nn.Module
3.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)
4.Pytorch源码剖析:nn.Module功能介绍及实现原理
5.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
6.源码详解Pytorch的码理state_dict和load_state_dict

pytorch源码理解

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 码理All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手,码理解析torch.nn.Transformer源码。码理

       在官方文档中,码理webgame赌博源码对于torch.nn.Transformer的码理介绍相对简略,欲深入了解每个参数(特别是码理各种mask参数)的用法,建议参考基于torch.nn.Transformer实现的码理seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的码理核心部分,包括初始化和forward函数。码理初始化时,码理主要初始化encoder和decoder,码理其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现,码理decoder初始化类似。码理forward函数依次调用encoder和decoder,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,便于快速理解Transformer模型架构。dnfdll源码通过自顶向下的解析,可以深入理解其内部实现。

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,learun 源码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)。

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itcastoa源码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。todolist源码

       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。

源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中,保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict(),该函数返回的是一个OrderDict,包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节,我们先关注其内部逻辑。

       在state_dict函数中,主要遍历了四个元素:_parameters,_buffers,_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍,而最后一种在读取state_dict时执行特定操作,通常为空,因此不必过多考虑。重要的一点是,当读取Module时,采用递归方式,并以.作为分割符号,方便后续load_state_dict加载参数。

       最后,该函数输出了三种关键参数。

       接下来,让我们深入load_state_dict函数,它主要分为两部分。

       首先,load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中,_load_from_state_dict源码在文末附上。

       在load_state_dict中,state_dict表示你之前保存的模型参数序列,而local_state表示你当前模型的结构。

       load_state_dict的主要作用在于,假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数,它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在,则将conv添加到unexpected_keys中;如果在,则进一步检查conv.weight是否存在,如果都存在,则执行param.copy_(input_param),完成参数拷贝。

       在if strict部分中,主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys,如有,则抛出错误,终止执行。当然,当strict=False时,会忽略这些细节。

       总结而言,state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数,它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。

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(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。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。