扩展PyTorch

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2023-12-01

译者：PEGASUS1993

本章中，将要介绍使用我们的C库如何扩展torch.nn，torch.autograd和编写自定义的C扩展工具。

扩展torch.autograd

添加操作autograd需要Function为每个操作实现一个新的子类。回想一下，Function使用autograd来计算结果和梯度，并对操作历史进行编码。每个新功能都需要您实现两种方法：

forward() - 执行操作的代码。如果您指定了默认值，则可以根据需求使用任意参数，其中一些参数可选。这里支持各种Python对象。Variable参数在调用之前会被转换Tensor，并且它们的使用情况将在graph中注册。请注意，此逻辑不会遍历lists/dicts/和其他任何数据的结构，并且只考虑被直接调用的Variables参数。如果有多个输出你可以返回单个Tensor或Tensor格式的元组。另外，请参阅Function文档查找只能被forward()调用的有用方法的说明。
backward() - 计算梯度的公式. 它将被赋予与输出一样多的Variable参数, 其中的每一个表示对应梯度的输出. 它应该返回与输入一样多的Variable, 其中的每一个表示都包含其相应输入的梯度. 如果输入不需要计算梯度 (请参阅needs_input_grad属性),或者是非Variable对象,则可返回None类.此外,如果你在forward()方法中有可选的参数,则可以返回比输入更多的梯度,只要它们都是None类型即可.

你可以从下面的代码看到torch.nn模块的Linear函数, 以及注解

# Inherit from Function
class Linear(Function):

    # bias is an optional argument
    def forward(self, input, weight, bias=None):
        self.save_for_backward(input, weight, bias)
        output = input.mm(weight.t())
        if bias is not None:
            output += bias.unsqueeze(0).expand_as(output)
        return output

    # This function has only a single output, so it gets only one gradient
    def backward(self, grad_output):
        # This is a pattern that is very convenient - at the top of backward
        # unpack saved_tensors and initialize all gradients w.r.t. inputs to
        # None. Thanks to the fact that additional trailing Nones are
        # ignored, the return statement is simple even when the function has
        # optional inputs.
        input, weight, bias = self.saved_tensors
        grad_input = grad_weight = grad_bias = None

        # These needs_input_grad checks are optional and there only to
        # improve efficiency. If you want to make your code simpler, you can
        # skip them. Returning gradients for inputs that don't require it is
        # not an error.
        if self.needs_input_grad[0]:
            grad_input = grad_output.mm(weight)
        if self.needs_input_grad[1]:
            grad_weight = grad_output.t().mm(input)
        if bias is not None and self.needs_input_grad[2]:
            grad_bias = grad_output.sum(0).squeeze(0)

        return grad_input, grad_weight, grad_bias

现在，为了更方便使用这些自定义操作，推荐使用apply方法：

linear = LinearFunction.apply

我们下面给出一个由非变量参数进行参数化的函数的例子:

class MulConstant(Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, tensor, constant):
        # ctx is a context object that can be used to stash information
        # for backward computation
        ctx.constant = constant
        return tensor * constant

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        # We return as many input gradients as there were arguments.
        # Gradients of non-Tensor arguments to forward must be None.
        return grad_output * ctx.constant, None

注意向后输入，即grad_output，也可以是跟踪历史的张量。因此，如果使用可微运算来实现向后运算（例如，调用另一个自定义函数），则更高阶导数将起作用。

你可能想检测你刚刚实现的backward方法是否正确的计算了梯度。你可以使用小的有限差分法(Finite Difference)进行数值估计。

from torch.autograd import gradcheck

# gradcheck takes a tuple of tensors as input, check if your gradient
# evaluated with these tensors are close enough to numerical
# approximations and returns True if they all verify this condition.
input = (Variable(torch.randn(20,20).double(), requires_grad=True), Variable(torch.randn(30,20).double(), requires_grad=True),)
test = gradcheck(Linear.apply, input, eps=1e-6, atol=1e-4)
print(test)

有关有限差分梯度比较的更多详细信息，请参见数值梯度检查。

扩展 torch.nn

nn模块包含两种接口 - modules和他们的功能版本。你可以用两种方法扩展它,但是我们建议，在扩展layer的时候使用modules，因为modules保存着参数和buffer。如果使用无参数操作的话，那么建议使用激活函数，池化等函数。

在上面的章节中,添加操作的功能版本已经介绍过了。

增加一个`Module`。

由于nn大量使用autograd。所以，添加一个新的Module类需要实现一个Function类, 它会执行对应的操作并且计算梯度。我们只需要很少的代码就可以实现上面Linear模块的功能。现在，我们需要实现两个函数：

__init__ (optional) - 接收kernel sizes内核大小，特征数量等参数，并初始化parameters参数和buffers缓冲区。
forward() - 实例化Function并使用它来执行操作。它与上面显示的functional wrapper非常相似。

下面是实现Linear模块的方式：

class Linear(nn.Module):
    def __init__(self, input_features, output_features, bias=True):
        super(Linear, self).__init__()
        self.input_features = input_features
        self.output_features = output_features

        # nn.Parameter is a special kind of Variable, that will get
        # automatically registered as Module's parameter once it's assigned
        # as an attribute. Parameters and buffers need to be registered, or
        # they won't appear in .parameters() (doesn't apply to buffers), and
        # won't be converted when e.g. .cuda() is called. You can use
        # .register_buffer() to register buffers.
        # nn.Parameters require gradients by default.
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(output_features, input_features))
        if bias:
            self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(output_features))
        else:
            # You should always register all possible parameters, but the
            # optional ones can be None if you want.
            self.register_parameter('bias', None)

        # Not a very smart way to initialize weights
        self.weight.data.uniform_(-0.1, 0.1)
        if bias is not None:
            self.bias.data.uniform_(-0.1, 0.1)

    def forward(self, input):
        # See the autograd section for explanation of what happens here.
        return LinearFunction.apply(input, self.weight, self.bias)

    def extra_repr(self):
        # (Optional)Set the extra information about this module. You can test
        # it by printing an object of this class.
        return 'in_features={}, out_features={}, bias={}'.format(
            self.in_features, self.out_features, self.bias is not None
        )

编写自定义的C++扩展

有关详细说明和示例，请参阅此PyTorch教程。文档可在torch.utils.cpp_extension.获得。

编写自定义的C扩展

可用示例可以在这个Github仓库里面查看参考。