[深度学习框架] Pytorch源码学习之JIT

最新推荐文章于 2025-07-02 20:55:59 发布
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#Pytorch源码

本文探讨了Pytorch中的JIT（Just-In-Time Compiler），包括tracing和scripting两种模式。TorchScript利用这两种模式实现模型的串行化和优化，便于在不同平台部署。JIT过程涉及IR（中间表示）和一系列优化，如loop unrolling、fusion等。文章还提及了C++中导入模型的方法。

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JIT–Just-In-Time Compiler
JIT有两种模式，一种叫tracing，一种叫scripting
在这里插入图片描述
tracing不会记录任何控制流信息，如if条件句和循环。但是scripting会保留这些信息。tracing和scripting都包含在TorchScript中，TorchScript的主要目的是从python代码中串行化和优化模型，用TorchScript实现的代码能较方便地部署到其他平台，且而不用依赖于python环境。在这里插入图片描述

上图中的IR表示的是源码到目标语言的中间程序，它是一种抽象的机器语言，独立于源码，不限定于任何特定的机器。
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JIT的各个阶段如下：

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04-16
这是深度学习pytorch中涉及到的源码，大多都能跑通，跑不通的可以自行上网搜索解决办法。
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06-30 729
JIT just-in-time Compilation 即时翻译 pytorch和tensorflow存在差异 pytorch使用动态图结构，这使得其更加简单TorchScript（这是搜索Pytorch JIT首先出来的结果） 动态图模型通过牺牲一些高级特性来换取易用性如果推断的场景对性能要求高，则可以考虑将模型（torch.nn.Module）转换为TorchScript Module，再进行推断Tensorflow或keras对模型可视化工具（TensorBoard等）非常友好，因为本身就是静态图的
pytorch底层原理学习--JIT与torchscript
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qq_47029353的博客
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flydreamforever的专栏
09-25 2926
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深度学习框架大比拼】：TensorFlow vs PyTorch深度解析
![深度学习框架大比拼】：TensorFlow vs PyTorch深度解析]...本文首先对当前主流的深度学习框架TensorFlow和PyTorch进行了全面的概览，深入探讨了它们的核心原理、实践技巧和生态系统。通过对比分析，揭示了两种框架在
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