test_convolution_timing


#define __WINDOWS__ 1

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include "libidxgui.h"
#include "datasource.h"
#include "libidx.h"
#include "idx.h"
#include "ebl_basic.h"
#include "ebl_layers.h"

uint dump_count = 0;
using namespace std;
using namespace ebl;
void test_convolution_timing();

int main(int argc,char** argv) 
{ 
    test_convolution_timing();
	return 0;
}

void test_convolution_timing() 
{
	layers<double> l(true);
	idx<intg> tbl = full_table(1, 8);
	idx<intg> tbl2 = full_table(8, 16);
	idxdim ker(9,9);
	idxdim stride(1,1);
	l.add_module(new convolution_module<double>(NULL, ker, stride, tbl));
	l.add_module(new tanh_module<double>());
	l.add_module(new convolution_module<double>(NULL, ker, stride, tbl2));
	l.add_module(new tanh_module<double>());
	//convolution_module<double> l2(NULL, ker, stride, tbl);
	state<double> in(1, 512, 512), out(16, 496, 496);
	timer t;
	t.start();
	for (uint i = 0; i < 10; ++i) 
	{
		l.fprop(in, out);
	}
	long tim = t.elapsed_milliseconds();
	cout << " big convolution time: " << tim/10 << "ms";
}


<think>好的,我现在需要帮助用户查找关于`torch._convolution`的信息,包括定义、用法和源码位置。首先,我需要回忆一下自己对PyTorch的了解,尤其是底层实现部分。用户提到之前的问题是关于`RecursiveScriptModule`的属性和方法,现在转向`torch._convolution`,这可能是用户在进行模型编译或底层操作时遇到的。根据用户提供的引用,特别是引用[4]提到nn.Module包裹autograd function,而`torch._convolution`可能属于这样的底层函数。 接下来,我需要确定`torch._convolution`的作用。通常,PyTorch的高层API如`nn.Conv2d`会调用底层函数,而`_convolution`可能是一个内部函数,负责实际的计算逻辑。需要确认它的定义和用途,比如是否处理不同后端(如CUDA、CPU)的卷积实现。 然后,关于用法,用户可能想知道如何直接调用这个函数,但通常不推荐,因为它是内部API。需要查找官方文档或源码中的例子,但可能文档有限,所以需要参考源码或社区讨论。源码位置方面,PyTorch的C++部分在GitHub上,但用户可能无法直接查看,所以需要指出在Python层面的入口,比如`torch.nn.functional.convNd`会调用到`_convolution`。根据引用[4],`nn.Conv2d`的forward调用F.relu,类似的,`F.conv2d`可能调用`torch._convolution`。需要确认这一点。可能还需要考虑用户的实际需求,比如他们是否在调试性能问题,或者需要自定义卷积操作,因此需要解释`torch._convolution`的参数和如何正确使用它,同时警告内部API的不稳定性。最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何扩展卷积操作或处理不同后端的问题。</think>### `torch._convolution` 解析 --- #### 一、定义与作用 `torch._convolution` 是 PyTorch 的底层卷积运算实现接口,属于**内部函数**,直接调用硬件后端(如CUDA、CPU)的卷积计算内核。它封装了不同卷积模式(普通卷积、转置卷积、深度可分离卷积等)的统一调度逻辑[^4]。 数学上,卷积运算可表示为: $$ \text{输出}(n, c_{\text{out}}, \dots) = \sum_{k} \text{权重}(c_{\text{out}}, k, \dots) \star \text{输入}(n, c_{\text{in}}, \dots) $$ 其中$\star$表示互相关运算,$c_{\text{in}}$和$c_{\text{out}}$分别是输入/输出通道数[^3]。 --- #### 二、源码位置 1. **Python入口**: - 文件路径:`torch/nn/modules/conv.py` - 调用链路:`nn.ConvNd.forward` → `F.convNd` → `torch._convolution` ```python # 示例调用片段(简化) def forward(self, input): return F.conv2d(input, self.weight, self.bias, self.stride, ...) ``` 2. **C++实现**: - 核心代码位于: - `aten/src/ATen/native/Convolution.cpp` - `aten/src/ATen/native/cudnn/Conv.cpp`(CUDA后端) - 函数签名: ```cpp Tensor _convolution( const Tensor& input, const Tensor& weight, const Tensor& bias, IntArrayRef stride, IntArrayRef padding, IntArrayRef dilation, bool transposed, IntArrayRef output_padding, int64_t groups, bool benchmark, bool deterministic, bool cudnn_enabled) ``` --- #### 三、关键参数解析 | 参数名 | 类型 | 作用 | |-----------------|---------------|----------------------------------------------------------------------| | `input` | Tensor | 输入张量,形状为$(N, C_{\text{in}}, H, W)$ | | `weight` | Tensor | 卷积核张量,形状为$(C_{\text{out}}, C_{\text{in}}/groups, kH, kW)$ | | `stride` | IntArrayRef | 步长,如`[2, 2]` | | `padding` | IntArrayRef | 填充大小,如`[1, 1]` | | `dilation` | IntArrayRef | 空洞卷积的扩张率 | | `transposed` | bool | 是否为转置卷积(反卷积) | | `groups` | int64_t | 分组卷积的组数 | | `benchmark` | bool | 是否启用卷积算法自动选择优化(影响确定性)[^2] | --- #### 四、典型用法示例 ```python import torch # 手动构造卷积参数 input = torch.randn(1, 3, 224, 224) weight = torch.randn(64, 3, 7, 7) bias = torch.randn(64) # 调用底层卷积函数 output = torch._convolution( input, weight, bias, stride=[2, 2], # 步长 padding=[3, 3], # 填充 dilation=[1, 1], # 扩张率 transposed=False, # 普通卷积 output_padding=[0, 0], groups=1, # 普通卷积 benchmark=True, # 启用优化 deterministic=False, cudnn_enabled=True ) ``` --- #### 五、注意事项 1. **内部接口警告**: `torch._convolution` 是PyTorch内部实现细节,**不保证版本兼容性**,直接使用可能导致: - 不同PyTorch版本间行为差异 - 缺乏参数校验引发错误 2. **确定性控制**: 若需保证结果可复现,需设置: ```python torch.backends.cudnn.deterministic = True # 固定卷积算法[^2] torch.backends.cudnn.benchmark = False # 禁用自动优化 ``` ---
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