术语定义： 一个顶点的出度为由该顶点指出的边的总数 一个顶点的入度为指向该顶点的边的总数 一条有向边的第一个顶点称为它的头，第二个顶点称为它的尾 数据结构： 使用邻接表来表示有向图，其中v->w表示为顶点...有向图API： public class Digraph Digraph(int V) 创建一个含有V个顶点但不含有边的有向图 int V() 顶点数 int E()... 边数 void addEdge(int v,int w) 向图中添加一条边v--w Iterable adj(int v) 由v指出的边所连接的所有顶点...Digraph reverse() 该图的反向图 String toString() 对象的字符串表示 实现： public class Digraph { private...{ adj[v].add(w); E++;} //顶点v所关联的所有顶点 public Iterable adj(int v){return adj[v];} //有向图的反转
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...API： public class EdgeWeightedDigraph EdgeWeightedDigraph(int v) 含有V个顶点的空有向图 int V() ...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2...的自动微分功能如何实现。...本系列前几篇连接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) ---...基础类(上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x01 计算图 1.1 图的相关类 计算图是一个有向图，它的节点为已经实现的算子或者数据（叶子结点），箭头的方向表示数据流动的方向...Q.backward(gradient=external_grad) # 正常 1.3 动态展示 下面是PyTorch 官方的动态图，大家可以有一个形象的理解。
如果用户 A 和用户 B 互相关注了，那我们就画一条从 A 指向 B 的边，再画一条从 B 指向 A 的边。我们把这种边有方向的图叫做“有向图”。...对于无向图来说，如果顶点 i 与顶点 j 之间有边，我们就将 A[i][j]和 A[j][i]标记为 1；对于有向图来说，如果顶点 i 到顶点 j 之间，有一条箭头从顶点 i 指向顶点 j 的边，那我们就将...有向无环图(Direct Acyclic Graph或DAG)是近些年来区块链项目的技术热点之一。搞Go方面的区块链，一上来就是有向无环图。...其实有向无环图也好理解的，“有向”指的是有方向，准确的说应该是同一个方向，“无环”则指够不成闭环，像上面例子的图。很多时候有向图，多指的是有向无环图。...这道题剥去包装的外衣后，其实是「有向图检测是否有环问题」，有环则代表修完全部课程不能实现。 对于判断拓扑排序是否有环，，其实是一种搜索算法的实现，因此我们很容易想到深度优先搜索和广度优先搜索。
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl...0xFF 参考 0x00 摘要 本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。...系列前几篇连接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) 深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)...将autograd系统视为计算图时，Node是通过（有向）Edge相互连接的顶点或节点，其本身通过（Node，input_nr）对来表示。...PyTorch中所有用于反向传播计算的函数都继承自Function类，并重写Function类中的apply纯虚函数。 0x05 Edge 从名字可知，Edge 就是计算图的边。
0x00 摘要 本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第一篇，介绍自动微分（梯度计算）所涉及的部分 PyTorch 基础类。...如果从计算图角度来看前向计算的过程，就是在构建图和执行图。"构建图"描述的是节点运算之间的关系。"执行图"则是在会话中执行这个运算关系，就是张量在计算图之中进行前向传播的过程。...前向计算依赖一些基础类，在具体分析前向传播之前，我们先要看看这些基础类之间的逻辑关系。从DAG角度来分析 PyTorch 这个系统，其具体逻辑如下。 图表示计算任务。...PyTorch把计算都当作是一种有向无环图，或者说是计算图，但这是一种虚拟的图，代码中没有真实的数据结构。 计算图由节点（Node）和边（Edge）组成。 节点（Node）代表了运算操作。...Tensor是PyTorch实现多维数组计算和自动微分的关键数据结构。
选自analyticsvidhya 机器之心编译 参与：思源 PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库，它的使用非常灵活与轻松。...这会产生一个有向无环图，其中叶结点为输入向量，根结点为输出向量。通过从根结点到叶结点追踪图的路径，我们可以轻易地使用链式法则自动计算梯度。 ?...在前向传播完成后，我们可以在后向传播中根据这个动态图来计算梯度。...该 nn 包定义了一组函数，我们可以将其视为有一些可训练权重的神经网络层级。我们也可以将该神经网络模块视为类似于 Keras 的 PyTorch 组件。...案例研究 前面我们已经了解了PyTorch的基本组成元素与特性，下面我们会通过线性回归与手写字体识别两个具体的案例探讨如何使用 PyTorch 构建高效地模型。
今天跟大家聊聊在项目中实现的基于有向无环图的工作流。 01 工作流（workflow）概述 工作流，是对工作流程中的工作按一定的规则组织在一起并按其进行执行的一种模型。...本文介绍了一种基于有向无环图实现的工作流，通过有向无环图，可以解决两个问题：从逻辑上，对各个节点的依赖关系进行了组织；从技术上，有依赖关系的节点需要等待执行，无依赖关系的可以并发执行。...但本文的目标是介绍其实现思想，所以在示例部分会以穿衣服的流程为例进行讲解。 02 工作流的实现 下面我们以早上起床穿衣所发生的事件为例来讲解有向无环图的实现。...下面我们就来看看如何实现这样的有向无环图的工作流。 2.1 定义工作流结构 根据上图，我们可以看出一个相对完整的工作流包含开始节点（从哪里开始）、边（经过哪些节点）、结束节点（到哪里结束）。...(func() { wf.done <- struct{}{}}) 04 总结 有向无环图是一种解决节点依赖关系的利器。
没错，从 2016 年底立项之日起，OneFlow 就是为大规模分布式而生，特色之一就是静态图机制，2020 年 7 月在 GitHub 上开源时还不支持动态图。...不过，OneFlow 团队用一年多时间自研了动态图引擎， OneFlow 0.7 版本已支持和 PyTorch 一模一样的 Eager 体验，也就是说，OneFlow 实现了同时支持动态图和静态图。...nn.Graph 是一个面向对象风格的静态图类，它代表一个完整的静态计算图。对于预测任务，nn.Graph 可以只包括前向计算；对于训练任务，还可以包括后向计算和模型更新。...被添加进入 nn.Graph 的 nn.Module 对象，在 nn.Graph 里执行时，就会采用静态图模式执行，如此动态图下的计算逻辑就可以被静态图直接复用，这样就实现了动静执行的切换。...OneFlow 原来的杀手锏功能“大规模分布式”还没有体现出来，未来，我们将进一步介绍 OneFlow 如何帮助习惯 PyTorch 的用户便捷地实现大规模预训练 Transformer 模型和搜索推荐广告领域需要的大规模
虽然这种技术并不是 PyTorch 独有的，但它是迄今为止最快的实现之一，因此它也为研究工作提供了最好的速度和灵活性。...Autograd 如何编码执行历史 从概念上来说，Autograd 会维护一个图并记录对变量执行的所有运算。这会产生一个有向无环图，其中叶结点为输入向量，根结点为输出向量。...通过从根结点到叶结点追踪图的路径，我们可以轻易地使用链式法则自动计算梯度。以下展示了PyTorch的动态计算图。 ?...在计算前向传播中，当 Autograd 在执行请求的计算时，它还会同时构建一个表征梯度计算的图，且每个 Variable 的 .grad_fn 属性就是这个图的输入单元。...在前向传播完成后，我们可以在后向传播中根据这个动态图来计算梯度。
PyTorch 中的自动微分是通过构建计算图（computational graph）来实现的。计算图是一个有向无环图，其中，节点表示操作，边表示输入输出的依赖关系。...torch.Tensor 类有一个 requires_grad 属性，默认为 False。当我们设置它为 True 时，PyTorch 会开始跟踪对该 Tensor 的操作，并构建计算图。...Function类：torch.autograd.Function 是一个实现了前向传播和反向传播的函数。...计算图： 计算图是由 Tensor 对象和 Function 对象构成的有向无环图。...总之，torch.autograd 模块是 PyTorch 中实现自动微分的核心模块。它通过构建计算图，自动追踪和计算梯度，并为模型训练和优化提供了重要的支持。
没错，从2016年底立项之日起，OneFlow就是为大规模分布式而生，特色之一就是静态图机制，2020年7月在GitHub上开源时还不支持动态图。...不过，OneFlow团队用一年多时间自研了动态图引擎， OneFlow 0.7版本已支持和PyTorch一模一样的Eager体验，也就是说OneFlow实现了同时支持动态图和静态图。...nn.Graph是一个面向对象风格的静态图类，它代表一个完整的静态计算图。对于预测任务，nn.Graph可以只包括前向计算；对于训练任务，还可以包括后向计算和模型更新。...被添加进入nn.Graph的nn.Module对象，在nn.Graph里执行时，就会采用静态图模式执行，如此动态图下的计算逻辑就可以被静态图直接复用，这样就实现了动静执行的切换。...OneFlow原来的杀手锏功能“大规模分布式”还没有体现出来，未来，我们将进一步介绍OneFlow如何帮助习惯PyTorch的用户便捷地实现大规模预训练Transformer模型和搜索推荐广告领域需要的大规模
流水线并行实现 (1)--基础知识 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 [源码解析] PyTorch...这里最初有一个疑问，就是Torchgpipe怎么在不使用 PyTorch RPC 和 p2p的情况下，构建出来一个异地反向计算图。...,F_{m,j} ，得到的后向传播结果计算图看起来也更像图1而非图2， 从图1上看，PyTorch 的 autograd 引擎不知道 B_{i+1,j} 必须在 B_{i,j} 之前运行，因此会打乱后向传播的时间流...由于pytorch不再提供自动求导机制，就要用户自己定义实现前向传播和反向传播的计算过程，这就是 "Extending torch.autograd"。...3.1 分割模型 首先还是需要回顾下如何切分模型，从 split_module 可以看到， GPipe 的 partitions 成员变量是 nn.ModuleList 类型。
PyTorch更于简洁、易于使用、支持动态计算图而且内存使用很高效，因此越来越受欢迎。 ? 从近年来的pytorch使用热度来看，逐渐升高。...nn.Transformer nn.TransformerEncoder 和 nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerDecoder 和 nn.TransformerDecoderLayer...计算图是一种将计算描述成有向图的抽象方式。图是一种由节点（顶点）和边构成的数据结构，是由有向的边成对连接的顶点的集合。...可视化方面可视化 可视化能帮助开发者跟踪训练过程以及实现更方便的调试。在计算过程的可视化方面，TensorFlow的TensorBoard较比pytorch的Visdom略有优势。 ?...而pytorch的学术界应用前景更广，且代码编写难度略低于tensorflow。若您是新上手深度学习，可以直接从pytorch入手，若您有较多的经验，可以直接从tensorflow上手。
为了理解梯度检查点是如何起作用的，我们首先需要了解一下模型内存分配是如何工作的。...第二部分是模型的计算图所占用的动态内存。在训练模式下，每次通过神经网络的前向传播都为网络中的每个神经元计算一个激活值，这个值随后被存储在所谓的计算图中。.../pytorch-autograd-explained >>> 梯度检查点是如何起作用的 大型模型在静态和动态方面都很耗资源。...梯度检查点（gradient checkpointing） 的工作原理是从计算图中省略一些激活值。这减少了计算图使用的内存，降低了总体内存压力（并允许在处理过程中使用更大的批次大小）。...notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。
Pytorch 简介 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...相比其它深度学习库，Pytorch 具有以下两点优势： 1. 与 TensorFlow 等其它在运行模型之前必须先定义整个计算图的库不同，PyTorch 允许动态定义图。 2....具体的实现代码如下所示： ? PyTorch 中自定义的 nn 模块 有时你需要构建自己的自定义模块。...你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ? 总结和延伸阅读 Pytorch 允许你实现不同类型的神经网络层，例如：卷积层、循环层、线性层。...如果你想知道更多关于 PyTorch 如何为机器学习项目赋能的信息，可以查看下面的 Heartbeat 资源： 通过 Pytorch 实现神经网络风格迁移 地址：https://heartbeat.fritz.ai
这绝不是张量可以执行的详尽操作列表，但是在进行更令人兴奋的部分之前了解张量是有帮助的。 1.创建张量 我们可以通过多种方式创建PyTorch张量。这包括从NumPy数组转换为张量。...编辑搜图 请点击输入图片描述 注意： 什么是PyTorch变量？...但是要注意的是，我们可以在定义前向通过时定义任何类型的计算，这使得PyTorch高度可定制以用于研究目的。例如，在疯狂的实验模式下，我们可能使用了以下网络，在该网络上我们任意附加了图层。...在这里，我们在将输入再次添加回第二个线性层（跳过连接）之后，将输出从第二个线性层再次发送回第一个线性层。 ? 编辑搜图 请点击输入图片描述 我们还可以检查神经网络正向传递是否起作用。...从Pytorch以上，我们可以已经创建了 定制线性层。 ? 您将看到如何在中包装权重张量。nn.Parameter.这样做是为了使张量被视为模型参数。
：张量和自动求导 在上面的例子中，需要手动实现神经网络的前向和后向 传递。...：使用tensors上的操作计算预测值y; # 由于w1和w2有requires_grad=True，涉及这些张量的操作将让PyTorch构建计算图， # 从而允许自动计算梯度。...而在PyTorch中，每一个前向通道定义一个新的计算图。 静态图的好处在于你可以预先对图进行优化。例如，一个框架可能要融合一些图的运算来提升效率，或者产生一个策略来将图分布到多个GPU或机器上。...TensorFlow里，有类似Keras，TensorFlow-Slim和TFLearn这种封装了底层计算图的高度抽象的接口，这使得构建网络十分方便。 在PyTorch中，包nn完成了同样的功能。...# nn.Sequential是包含其他模块的模块，并按顺序应用这些模块来产生其输出。 # 每个线性模块使用线性函数从输入计算输出，并保存其内部的权重和偏差张量。
由于PyTorch CUDA LSTM实现使用融合内核，因此很难插入规范化甚至修改基本LSTM实现。...接下来，将解释在如何提高训练或推理性能方面所做的主要优化，从LSTMCell和LSTMLayer开始，以及一些misc优化。...LSTM Cell(前向) LSTM中的几乎所有计算都发生在LSTMCell中，因此重要的是看看它包含的计算以及如何提高它们的速度。...因此，将其应用到PyTorch JIT，但是使用了一种新的自动微分(AD)机制，该机制在IR级别上工作。JIT自动微分将把正向图分割成符号可微分的子图，并为这些子图生成向后节点。...NN nn.MultiheadedAttention:从注意力中实现MultiheadedAttention的新模块； nn.functional.interpolate:增加了对bicubic的支持；
PyTorch分布式其他文章如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1...) --- 基础类(上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播...(1)---- 调用引擎 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 [源码解析] PyTorch...会记录对该张量的每一步操作历史，从而生成一个概念上的有向无环图，该无环图的叶子节点是模型的输入张量，其根为模型的输出张量。...反向传播时候，autograd 引擎沿着从根节点（就是前向传播的输出节点）溯源这个图，这样就可以利用链式求导法则计算所有叶子节点的梯度。
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