PyTorch-ONN 开源项目教程

PyTorch-ONN 开源项目教程

pytorch-onn A PyTorch Library for Photonic Integrated Circuit Simulation and Photonic AI Computing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-onn

1. 项目介绍

PyTorch-ONN 是一个基于 PyTorch 的光子集成电路模拟和光子 AI 计算库。它支持在 GPU 上进行相干和非相干光学神经网络（ONNs）的训练和推理，能够扩展到百万参数级别的 ONNs，并提供高效的实现。

主要特点

• CUDA 加速：支持 CUDA 加速的快速 GPU 处理。
• 高度并行化：优化的高并行张量化处理。
• 多功能 API：支持设备、电路、架构和算法的协同优化。
• 硬件感知设计：支持硬件感知的跨层协同设计。

2. 项目快速启动

安装依赖

确保系统中已安装以下依赖：

• Python >= 3.6
• PyTorch >= 1.13.0
• Tensorflow-gpu >= 2.5.0
• pyutils >= 0.0.2

获取源码

git clone https://github.com/JeremieMelo/pytorch-onn.git
cd pytorch-onn

安装 PyTorch-ONN

python3 setup.py install --user

示例代码

以下是一个简单的光学神经网络模型的构建和训练示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchonn as onn
from torchonn.models import ONNBaseModel

class ONNModel(ONNBaseModel):
    def __init__(self, device=torch.device("cuda:0")):
        super().__init__(device=device)
        self.conv = onn.layers.MZIBlockConv2d(
            in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True,
            miniblock=4, mode="usv", decompose_alg="clements", photodetect=True, device=device
        )
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(5)
        self.linear = onn.layers.MZIBlockLinear(
            in_features=8*5*5, out_features=10, bias=True, miniblock=4, mode="usv", decompose_alg="clements",
            photodetect=True, device=device
        )
        self.conv.reset_parameters()
        self.linear.reset_parameters()

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.flatten(1)
        x = self.linear(x)
        return x

3. 应用案例和最佳实践

案例1：光学卷积神经网络

在 examples/core/models/mzi_cnn.py 中定义了一个光学卷积神经网络模型。通过以下命令进行训练：

cd examples
python3 train.py configs/mnist/mzi_cnn/train.yml

案例2：频率域光学神经网络

支持 FFT-ONN 的训练，通过 examples/core/models/fft_onn.py 定义模型，并使用 train.py 进行训练。

最佳实践

• 硬件感知设计：在模型设计时考虑硬件特性，如光子器件的非理想性。
• 并行化优化：利用 CUDA 加速和并行化处理，提高训练效率。
• 模型验证：在训练过程中使用验证集进行模型性能评估。

4. 典型生态项目

1. NeurOLight

NeurOLight 是一个神经算子驱动的快速光子器件模拟项目，用于加速光子集成电路的仿真。

2. ADEPT

ADEPT 是一个自动化的光子张量核心设计项目，通过自动化工具优化光子集成电路的设计。

3. ELight

ELight 是一个耐久性增强的光子内存计算项目，通过优化光子器件的耐久性，提高计算效率。

4. L2ight

L2ight 是一个可扩展的光学神经网络芯片学习项目，支持在芯片上进行光学神经网络的训练。

通过这些生态项目，PyTorch-ONN 能够更好地支持光子集成电路的设计和优化，推动光子 AI 计算的发展。

pytorch-onn A PyTorch Library for Photonic Integrated Circuit Simulation and Photonic AI Computing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-onn