1.PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
2.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码h源源码解读（自顶向下视角）
3.Pytorch nn.Module接口及源码分析
4.Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出
5.PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
6.PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module
PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim，主要包括优化器 Optimizer、分析学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。码解以下为详细内容：
Optimizer 是源码h源所有优化器的基类，提供了初始化、分析更新参数、码解视频弹幕+源码设置初始学习率等基本方法。源码h源在初始化优化器时，分析需要传入模型的码解可学习参数和超参数。Optimizer 的源码h源核心方法包括：
1. 初始化函数：创建优化器时，需指定模型的分析可学习参数和超参数，如学习率、码解动量等。源码h源
2. add_param_group：允许为模型的分析不同可学习参数组设置不同的超参数，以适应不同的码解学习需求。
3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。
4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。
5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。
Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。
学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率，以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略，如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等，每种策略都有其特点和应用场景，如 StepLR 用于周期性调整学习率，以加速收敛。
SWA（随机权重平均）是一种优化算法，通过在训练过程中计算模型参数的平均值，可以得到更稳定的模型，提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类，用于更新模型的平均参数，以及 update_bn 函数，用于在训练过程中更新批量归一化参数。
总结，个股最佳买卖指标源码torch.optim 提供了丰富的优化算法接口，可以根据模型训练的需求灵活选择和配置，以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略，开发者可以更有效地训练深度学习模型。
PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）
torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。
在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。
Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。
TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。
TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。
在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。
F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。
TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。
总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，涨停板源码原版结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。
此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
Pytorch中的怎么使用git阅读源码Dataset和DataLoader源码深入浅出
构建Pytorch中的数据管道是许多机器学习项目的关键步骤，尤其是当处理复杂的数据集时。本篇文章将深入浅出地解析Pytorch中的Dataset和DataLoader源码，旨在帮助你理解和构建高效的数据管道。
如果你在构建数据管道时遇到困扰，比如设计自定义的collate_fn函数不知从何入手，或者数据加载速度成为训练性能瓶颈时无法优化，那么这篇文章正是你所需要的。通过阅读本文，你将能够达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader源码的深入理解，并掌握构建数据管道的三种常见方式。
首先，我们来了解一下Pytorch中的Dataset和DataLoader的基本功能和工作原理。
Dataset是一个类似于列表的数据结构，具有确定的长度，并能通过索引获取数据集中的元素。而DataLoader则是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，能够以批量的形式加载数据，控制批量大小、元素的采样方法，并将批量结果整理成模型所需的输入形式。此外，DataLoader支持多进程读取数据，提升数据加载效率。
构建数据管道通常只需要实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法。对于复杂的数据集，可能还需要自定义DataLoader中的collate_fn函数来处理批量数据。
深入理解Dataset和DataLoader的原理有助于你构建更加高效的数据管道。获取一个批量数据的步骤包括确定数据集长度、抽样出指定数量的元素、根据元素下标获取数据集中的元素，以及整理结果为两个张量。在这一过程中，数据集的长度由Dataset的__len__方法确定，元素的抽样方法由DataLoader的sampler和batch_sampler参数控制，元素获取逻辑在Dataset的__getitem__方法中实现，批量结果整理则由DataLoader的collate_fn函数完成。
Dataset和DataLoader的源码提供了灵活的控制和优化机制，如调整batch大小、控制数据加载顺序、选择采样方法等。以下是一些常用的Dataset和DataLoader功能的实现方式：
使用Dataset创建数据集的方法有多种，包括基于Tensor创建数据集、根据目录创建数据集以及创建自定义数据集等。通过继承torch.utils.data.Dataset类，你可以轻松地创建自定义数据集。
DataLoader的上城区离江干区源码函数签名较为简洁，主要参数包括dataset、batch_size、shuffle、num_workers、pin_memory和drop_last等。在构建数据管道时，只需合理配置这些参数即可。对于复杂结构的数据集，可能还需要自定义collate_fn函数来处理批量数据的特殊需求。
总的来说，通过深入理解Dataset和DataLoader的原理，你可以更高效地构建数据管道，优化数据加载流程，从而提升机器学习项目的训练效率和性能。无论是处理简单的数据集还是复杂的数据结构，遵循上述原则和方法，你都能够构建出高效且易于维护的数据管道。
PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
本文为作者基于个人经验进行的初步解析，由于能力有限，可能存在遗漏或错误，敬请各位批评指正。
本文并未全面解析 DataLoader 的全部源码，仅对 DataLoader 与 Sampler 之间的联系进行了分析。以下内容均基于单线程迭代器代码展开，多线程情况将在后续文章中阐述。
以一个简单的数据集遍历代码为例，在循环中，数据是如何从 loader 中被取出的？通过断点调试，我们发现循环时，代码进入了 torch.utils.data.DataLoader 类的 __iter__() 方法，具体内容如下：
可以看到，该函数返回了一个迭代器，主要由 self._get_iterator() 和 self._iterator._reset(self) 提供。接下来，我们进入 self._get_iterator() 方法查看迭代器的产生过程。
在此方法中，根据 self.num_workers 的数量返回了不同的迭代器，主要区别在于多线程处理方式不同，但这两种迭代器都是继承自 _BaseDataLoaderIter 类。这里我们先看单线程下的例子，进入 _SingleProcessDataLoaderIter(self)。
构造函数并不复杂，在父类的构造器中执行了大量初始化属性，然后在自己的构造器中获得了一个 self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点，发现程序进入到了父类的 __next__() 方法中。
在分析代码之前，我们先整理一下目前得到的信息：
下面是 __next__() 方法的内容：
可以看到最后返回的是变量 data，而 data 是由 self._next_data() 生成的，进入这个方法，我们发现这个方法由子类负责实现。
在这个方法中，我们可以看到数据从 self._dataset_fecther.fetch() 中得到，需要依赖参数 index，而这个 index 由 self._next_index() 提供。进入这个方法可以发现它是由父类实现的。
而前面的 index 实际上是由这个 self._sampler_iter 迭代器提供的。查找 self._sampler_iter 的定义，我们发现其在构造函数中。
仔细观察，我们可以在倒数第 4 行发现 self._sampler_iter = iter(self._index_sampler)，这个迭代器就是这里的 self._index_sampler 提供的，而 self._index_sampler 来自 loader._index_sampler。这个 loader 就是最外层的 DataLoader。因此我们回到 DataLoader 类中查看这个 _index_sampler 是如何得到的。
我们可以发现 _index_sampler 是一个由 @property 装饰得到的属性，会根据 self._auto_collation 来返回 self.batch_sampler 或者 self.sampler。再次整理已知信息，我们可以得到：
因此，只要知道 batch_sampler 和 sampler 如何返回 index，就能了解整个流程。
首先发现这两个属性来自 DataLoader 的构造函数，因此下面先分析构造函数。
由于构造函数代码量较大，因此这里只关注与 Sampler 相关的部分，代码如下：
在这里我们只关注以下部分：
代码首先检查了参数的合法性，然后进行了一轮初始化属性，接着判断了 dataset 的类型，处理完特殊情况。接下来，函数对参数冲突进行了判断，共判断了 3 种参数冲突：
检查完参数冲突后，函数开始创建 sampler 和 batch_sampler，如下图所示：
注意，仅当未指定 sampler 时才会创建 sampler；同理，仅在未指定 batch_sampler 且存在 batch_size 时才会创建 batch_sampler。
在 DataLoader 的构造函数中，如果不指定参数 batch_sampler，则默认创建 BatchSampler 对象。该对象需要一个 Sampler 对象作为参数参与构造。这也是在构造函数中，batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之一。因为传入一个 batch_sampler 时，说明 sampler 已经作为参数完成了 batch_sampler 的构造，若再将 sampler 传入 DataLoader 是多余的。
以第一节中的简单代码为例，此时并未指定 Sampler 和 batch_sampler，也未指定 batch_size，默认为 1，因此在 DataLoader 构造时，创建了一个 SequencialSampler，并传入了 BatchSampler 进行构建。继续第一节中的断点，可以发现：
具体使用 sampler 还是 batch_sampler 来生成 index，取决于 _auto_collation，而从上面的代码发现，只要存在 self.batch_sampler 就永远使用 batch_sampler 来生成。batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之二：若不设置冲突，那么使用者试图同时指定 batch_sampler 与 sampler 后，尤其是在使用者继承了新的 Sampler 子类后， sampler 在获取数据的时候完全没有被使用，这对开发者来说是一个困惑的现象，容易引起不易察觉的 BUG。
继续断点发现程序进入了 BatchSampler 的 __iter__() 方法，代码如下：
从代码中可以发现，程序不停地从 self.sampler 中获取 idx 加入列表，直到填满一个 batch 的量，并将这一整个 batch 的 index 返回到迭代器的 _next_data()。
此处由 self._dataset_fetcher.fetch(index) 来获取真正的数据，进入函数后看到：
这里依然根据 self.auto_collation（来自 DataLoader._auto_collation）进行分别处理，但是总体逻辑都是通过 self.dataset[] 来调用 Dataset 对象的 __getitem__() 方法。
此处的 Dataset 是来自 torchvision 的 DatasetFolder 对象，这里读取文件路径中的后，经过转换变为 Tensor 对象，与标签 target 一起返回。参数中的 index 是由迭代器的 self._dataset_fetcher.fetch() 传入。
整个获取数据的流程可以用以下流程图简略表示：
注意：
另附：
对于一条循环语句，在执行过程中发生了以下事件：
PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module
nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构，它是操作符/损失函数的基类，同时也是组成各种网络结构的基类（实际上是由多个module组合而成的一个module）。
在Python侧，2.1回调函数注册，2.2 module类定义中，有以下几个重点函数：
重点函数一：将模型的参数移动到CUDA上，内部会遍历其子module。
重点函数二：将模型的参数移动到CPU上，内部会遍历其子module。
重点函数三：将模型的参数转化为fp或者fp等，内部会遍历其子module。
重点函数四：forward函数调用。
重点函数五：返回该net的所有layer。
在类图中，PyTorch的算子都是module的子类，包括自定义算子和整网定义。
在C++侧，3.1 module.to("cuda")详细分析中，本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上，最终调用的是tensor.to(cuda)。
3.2 module.load/save逻辑中，PyTorch模型保存分为两种，一种是纯参数，一种是带模型结构（PyTorch中的模型结构，本质上是由module、sub-module构造的一个计算图）。
parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的，key为module的.name，value为存储具体数据的tensor。
InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。
通过Module，PyTorch将op/loss/opt等串联起来，类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型，是逐个算子进行计算的，tensor在CPU和GPU之间来回流动，而不是整个计算都在GPU上完成（即中间计算结果不出GPU）。实际上，在进行推理时，可以构建一个计算图，让整个计算图的计算都在GPU上完成，不知道是否可行（如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作，不知道tensorrt是否是这样的操作）。
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。torchvision应用与源码分析
torchvision是PyTorch库中的一部分，用于计算机视觉任务，它包含了一系列的预训练模型和数据集。
一：torchvision应用
在计算机视觉领域，torchvision提供了方便的API，用于加载和处理图像数据，训练模型和进行预测。它通常与PyTorch深度学习框架结合使用，为用户提供了一个完整的框架来开发和部署计算机视觉应用。
二：torchvision源码分析
1. setup.py分析
setup.py是Python包的配置文件，用于描述包的元数据和安装步骤。在torchvision中，setup.py文件被用来编译和安装包的依赖库。
1.1 导入依赖的模块
1.2 从配置文件中获取当前torchvision的版本信息
1.3 获取依赖的torch版本信息
1.4 获取编译扩展信息，然后传递给setup函数，启动编译
1.5 重点：get_extensions分析
在torchvision的setup.py文件中，get_extensions函数是核心部分，它负责编译torchvision自身的源码以及一些第三方库，如jpeg和codec等。
1.5.1 获取ccsrc下面的cpp源码
1.5.2 获取环境变量中配置的编译选项
1.5.3 判断是AMD的HIP还是nVidia的CUDA，来获取到最终的cuda文件
1.5.4：依据环境上是否支持cuda来确定编译扩展
1.5.5 添加扩展
至此，torchvision就将整个版本包编译出来了，会调用torch的cpp和cuda编译扩展（即：通过gcc+nvcc来编译ccsrc下面的源码，而不用torchvision自行再来设置各种编译环境信息了）。
整个编译核心流程总结如下：
2. torchvision新增算子流程
以torchvision.ops.DeformConv2d为例
2.1 基础用法与模型结构
通过Netron工具打开模型结构，可以看到torchvision的deform_conv2d是单独的IR定义的算子
2.2 python侧实现分析
deform_conv2d定义在Python侧，实际上做了参数初始化后，将转交给了C++侧对应的接口
2.3 C++侧分析：torch.ops.torchvision.deform_conv2d
2.3.1 接口定义
2.3.2 接口实现
关键在于这两个接口的注册
算子的具体实现和如何向pytorch完成注册呢？
该算子有C++和CUDA实现方式，C++方式可以在纯CPU版本中运行，cuda实现则依赖于GPU和CUDA
2.3.2.1 C++实现
2.3.2.2 CUDA实现
这种方式实现的算子，trace出来的模型中，为单个算子
总结：自定义算子向torch集成分为两步
三：基于torchvision新增一个算子
实现一个算子：my_add = 2*x + y
3.1 环境准备
PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子
PyTorch源码详解(三)：torch.nn.Norm类算子深入解析
Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，它们包括BN（BatchNorm）、LayerNorm和InstanceNorm。1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解
BatchNorm（BN）的核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移，保持输入和输出形状一致，同时让数据分布更加稳定。 gamma和beta作为动态调整权重的参数，它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。2. Norm算子源码分析
继承关系：Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构，子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。
BN与InstanceNorm实现：在Python代码中，BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换，即将其分割为M*N的矩阵。
计算过程：在计算过程中，首先计算每个通道的均值和方差，这是这些标准化方法的基础步骤。
C++侧的源码洞察
C++实现中，对于BatchNorm和LayerNorm，代码着重于处理数据的标准化操作，同时确保线程安全，通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。