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如何看待PyTorch 2.0?

作者|吴育昕 1 为什么是TorchDynamo Graph capture 把用户 Python 写的模型代码变成 graph,是一切编译的根基。而 PyTorch 在试了这么多方案之后似乎已经锁定 TorchDynamo 作为 graph capture 的未来方向了,所以写一点关于 TorchDynamo 的内容,主要是解释到底为什么要做这个东西(离开FB一年了,内容主要凭自己的猜测和理解)。 一句话尽量解释 TorchDynamo 干了什么:利用PEP523(https://peps.python.org/pep-0523/)的 API 在用户执行每个 python frame 前,拿到这个 frame 的 bytecode,把其中认识的部分用 tracing 的方式提取出 graph (并送给后端编译),不认识的部分维持原样。把修改后的‍bytecode还给 CPython 跑。 由于 LazyTensor 和 TorchDynamo 都做 tracing,并且都是 best-effort graph capture,即只编译自己能 capture 的部分,captu...

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