pytorch源码解读
时间: 2023-08-21 11:12:54 浏览: 57
PyTorch源码解读是一个系列文章,从底层的Tensor库开始,逐步解析神经网络算符、自动微分引擎和Python扩展等核心源码。这个系列共有五篇文章,每篇都有大量的代码和解析。如果在阅读过程中发现理解不当或表达不准确的地方,可以在评论区指出。\[1\]
在PyTorch框架中,有一个非常重要且实用的包叫做torchvision。该包由三个子包组成:torchvision.datasets、torchvision.models和torchvision.transforms。这三个子包的具体介绍可以参考PyTorch官方文档中的链接:https://pytorch.org/docs/master/torchvision/datasets.html。\[2\]
最后一篇博客介绍了如何在Python中调用C++代码进行高效计算,以及如何与前面的C++代码进行交互。首先简单介绍了Python的C扩展通常的写法,然后以核心数据结构Tensor和Storage为例,展示了它们如何转换为Python类型。最后还稍微介绍了一下Python自动微分函数的实现。\[3\]
整个PyTorch源码的目录结构如下:
- aten: C++ Tensor库
- c10: 包含一些Tensor实现
- caffe2: caffe2
- tools: 包含自动微分相关函数生成工具等
- torch: Python模块,包含了C++相关源码和Python模块的实现
这个系列文章对PyTorch源码进行了详细解读,可以帮助读者更好地理解PyTorch的内部实现和工作原理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch源码浅析:简介](https://blog.csdn.net/Xixo0628/article/details/112602624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyTorch源码解读(四)torchvision.models](https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/94329987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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