PyTorch 1.0 发布,JIT、全新的分布式库、C++ 前端

h4cd
 h4cd
发布于 2018年12月08日
收藏 27

Python 张量与动态神经网络 PyTorch 1.0 发布了。


此版本的主要亮点包括 JIT 编译全新并且更快的分布式库C++ 前端等。

JIT 编译器

JIT(Just-In-Time)是一组编译工具,用于弥合 PyTorch 研究与生产之间的差距。

它允许创建可以在不依赖 Python 解释器的情况下运行的模型,并且可以更积极地进行优化。使用程序注解可以将现有模型转换为 PyTorch 可以直接运行的 Python 子集 Torch Script。模型代码仍然是有效的 Python 代码,可以使用标准的 Python 工具链进行调试。

PyTorch 1.0 提供了 torch.jit.trace 和 torch.jit.script 两种方式使现有代码与 JIT 兼容。一经注解,Torch Script 代码便可以被积极地优化,并且可以被序列化以在新的 C++ API 中使用,并且 C++ API 不依赖于 Python。

# Write in Python, run anywhere!
@torch.jit.script
def RNN(x, h, W_h, U_h, b_h):
  y = []
  for t in range(x.size(0)):
    h = torch.tanh(x[t] @ W_h + h @ U_h + b_h)
    y += [h]
  return torch.stack(y), h

全新并且更快的分布式库

torch.distributed 软件包和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块采用了重新设计的全新分布式库,亮点包括:

  • 新的 torch.distributed 是性能驱动的,并且对所有后端完全异步操作,包括:Gloo、NCCL 和 MPI。

  • 显着的分布式数据并行性能改进,尤其适用于网络较慢的主机,如基于以太网的主机。

  • 为 torch.distributed 包中的所有分布式集合操作添加异步支持。

  • 在 Gloo 后端添加了一些 CPU 操作:send、recv、reduce、all_gather、gather 与 scatter。

  • 在 NCCL 后端添加 barrier 操作。

  • 在 NCCL 后端添加 new_group 支持。

C++ 前端

C++ 前端是 PyTorch 后端的纯 C++ 接口,它遵循已建立的 Python 前端的 API 和体系结构,旨在实现高性能、低延迟和裸机 C++ 应用的研究。它提供了 torch.nn、torch.optim、torch.data 和 Python 前端的其它组件的等价物。下边是两种语言前端的简单比较:

PythonC++
import torch

model = torch.nn.Linear(5, 1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
prediction = model.forward(torch.randn(3, 5))
loss = torch.nn.functional.mse_loss(prediction, torch.ones(3, 1))
loss.backward()
optimizer.step()
#include <torch/torch.h>

torch::nn::Linear model(5, 1);
torch::optim::SGD optimizer(model->parameters(), /*lr=*/0.1);
torch::Tensor prediction = model->forward(torch::randn({3, 5}));
auto loss = torch::mse_loss(prediction, torch::ones({3, 1}));
loss.backward();
optimizer.step();

注意,目前 C++ API 还处于 unstable 阶段。

此外还有一系列更新信息,详情查看发布公告

下载地址:

本站文章除注明转载外,均为本站原创或编译。欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处,尊重他人劳动共创开源社区。
转载请注明:文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]
本文标题:PyTorch 1.0 发布,JIT、全新的分布式库、C++ 前端
加载中

最新评论(6

梅开源
梅开源

引用来自“梅开源”的评论

这东西安装起来忒折腾。

引用来自“你们都是技术宅”的评论

anaconda解决一切问题
最后有台机器是这样。之前配置各种包,cuda,折腾。
你们都是技术宅
你们都是技术宅

引用来自“梅开源”的评论

这东西安装起来忒折腾。
anaconda解决一切问题
春平
春平
喜望大C++在这一领域开疆拓土!
ideal_github_harbby
ideal_github_harbby
好评,,但是不会用。。。肿么办
helloclia
helloclia
欢迎来到1.0时代!
梅开源
梅开源
这东西安装起来忒折腾。
返回顶部
顶部