pytorchjit源碼

『壹』 求教pytorch這段代碼的意思learning_rate = 1e-6

pytorch中這段代碼的意思是把學習率learning_rate設為0.000001

但是設置學習率不是給learning_rate賦值就可以完成的,

在pytorch中設置learning_rate有六種方法(這里的LR就是LearningRate的縮寫)

1等步長間隔調整學習率

optim.lr_scheler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)

2cosine學習率

optim.lr_scheler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0)

3指數衰減學習率

optim.lr_scheler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)

4自適應調整學習率

optim.lr_scheler.ReceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10,verbose=False, threshold=1e-4, threshold_mode='rel',cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-8)

5非等間隔調整學習率

optim.lr_scheler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)

6自定義網路層隔學習率

optim.lr_scheler.LambdaLR( optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)

我給你一個等步長間隔調整學習率的例子,你看看吧

import torch

import torch.optim as optim

from torch.optim import lr_scheler

from torchvision.models import AlexNet

model = AlexNet(num_classes=2)

optimizer = optim.SGD(params = model.parameters(), lr=0.05)

#每10次迭代，lr = lr * gamma

scheler = lr_scheler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

for epoch in range(40):

scheler.step()

lr = scheler.get_lr()

print(epoch, scheler.get_lr()[0])

源代碼(注意源代碼的縮進)

『貳』 如何有效地閱讀PyTorch的源代碼

庫本身的代碼，比較簡單易讀，我作為python菜鳥，也能看懂。目前model有sequential和grapgh兩種，前者並不是指recurrent而是說網路是一層層堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分離開。layer用於build每層的輸出函數，model會用最後一層的輸出，根據objective和每個layer的regularizer來確定最終的cost，然後在update時用optimizer來更新參數。把這四個看下加上model里的fit函數，就會用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq這種也有現成的可用。建議不要光看example，多看看github上的 issues討論，實在找不到，直接提問。效率方面，我不懂theano怎麼優化，感覺keras的這種封裝，沒什麼成本，跟自己用原生theano是一樣的。當然，theano本身就好慢啊。。估計是我不懂用吧。。

『叄』 linux伺服器如何切換pytorch版本

方法/步驟
Anaconda安裝：安裝Anaconda ，首先想到的是到官方網站下載，不過速度太慢X1；之前有聽說過清華鏡像源有豐富的牆外資源，逛了下後發現該鏡像源確實很強大，備份了普通人所需的大部分開源軟體安裝包

如何在Linux下安裝Pytorch
選擇安裝包 Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh（_64為64位）下載，千萬不要選擇最新的安裝包（最新的Anaconda_5.0.1用的gcc版本為7.2，後續安裝時提示gcc不能編譯一個文件）

如何在Linux下安裝Pytorch
補充一點，如果安裝過程中添加環境變數選了"no"，你需要手動添加環境變數時，可能在網上搜到的是"vi ~/.bashrc"這個命令，但是我推薦使用命令"gedit

~/.bashrc"以文本格式打開環境配置
如何在Linux下安裝Pytorch
另外，如果你在安裝的時候沒看到本文之前的內容選擇了最新版本的Anaconda，那你可能需要重新安裝Anaconda。

Github配置：接下來要安裝Pytorch了，直接在Pytorch官網上選擇自己需要的配置，然後復制類似於"conda install pytorch torchvision -c soumith"命令到終端，接下來就准備開始Pytorch之旅

如何在Linux下安裝Pytorch
但是意料之中的意外還是來了，安裝包的下載速度太慢X2。接著查看相關的資料，了解到可以通過Pytorch源文件的方法來安裝。Pytorch源文件安裝的方式需要通過git工具把源庫文件clone到本地（有網友指出download zip的方式下載PyTorch的源代碼，在進行編譯安裝時會報錯），而該指令需要有Github的帳號，並且需要配置ssh密鑰

如何在Linux下安裝Pytorch
Pytorch安裝：歷經重重困難，終於到了安裝Pytorch的時刻了。再等一等，現在你還需要先配置環境變數NO_CUDA（本人只裝CPU版本）和CMAKE_PREFIX_PATH（通過命令gedit ~/.bashrc可以通過文本方式打開.bashrc文件），接著用Anaconda安裝Pytorch的依賴包，最後在進行Pytorch的安裝。

第三次安裝完畢時出現了如下提示語句，發現沒有error或者warning等詞語就沒管；結果進入python模式，輸入import torch時出現提示"ImportError:No mole named _C"；

如何在Linux下安裝Pytorch
我電腦上的usr/local/lib/python2.7/site-packages/torch文件夾下沒有任何文件，回想之前安裝Pytorch時的安裝提示，發現需要用pytorch/torch.egg-info里的文件替掉/home/gene_leee/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch-0.4.0a0+0fd9682-py2.7.egg-info里的文件，再次實驗發現成功導入torch

如何在Linux下安裝Pytorch
需要知道命令"python setup.py clean"，用於清除上次安裝失敗的殘余文件

如何在Linux下安裝Pytorch
接下來安裝TorchVision，TorchVision為PyTorch提供視頻和圖像方面的支持，包括資料庫和模型等，安裝好了之後可以很方便地導入很多圖像資料庫，比如cifar-10；按照TorchVision官網的方法2，成功安裝。

『肆』 pytorch python 什麼關系

PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.
We are in an early-release Beta. Expect some adventures.
Python[1] （英國發音：/ˈpaɪθən/ 美國發音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。
Python是純粹的自由軟體， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議[2] 。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中[3] 有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜：Python高居首位[4] 。

『伍』 如何在ubuntu中安裝pytorch

你好，
方法:
Torch是一個廣泛支持機器學習演算法的科學計算框架，由於採用簡單而快速的腳本語言LuaJIT和一個底層的C/CUDA實現，Torch易於使用且高效。

Torch安裝

首先，值得注意的是，最新版的Torch支持Ubuntu，Fedora20，Fedora22，Centos7。但不支持Fedora21，Centos6。

參考官網安裝流程安裝，如下所示，
# in a terminal, run the commands
git clone /torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; bash install-deps;
./install.sh12341234

在執行bash install-deps安裝依賴時並未出錯，但執行./install.sh時會出一些錯誤，見下面。

Torch安裝問題匯總

錯誤1

錯誤類似於：
nvcc error : '***' died e to signal 2

解決方案：sudo ./install.sh

錯誤2
Error: Build error: Failed building.
Updating manifest for /root/torch/install/lib/luarocks/rocks
fftw3 scm-1 is now built and installed in /root/torch/install/ (license: BSD)123123

錯誤3
Error: Failed installing dependency: rocks-moonscript-org/moonrocks-mirror/master/luacrypto-0.3.2-1.src.rock - Could not find header file for OPENSSL
No file openssl/evp.h in /usr/local/include
No file openssl/evp.h in /usr/include
You may have to install OPENSSL in your system and/or pass OPENSSL_DIR or OPENSSL_INCDIR to the luarocks command.
Example: luarocks install luacrypto OPENSSL_DIR=/usr/local1234512345

參照Problem with Torch #86，執行sudo apt-get install -y libssl-dev安裝libssl-dev，之後重新安裝Torch即可。

錯誤4

提示缺少依賴lbase64 ，luacrypto，uuid 等，可直接執行luarocks install missed-package解決。

『陸』 如何有效地閱讀PyTorch的源代碼

運行 python setup.py build ，生成一遍 (非 install，防止覆蓋已安裝的pytorch)
順著 setup.py build 命令看安裝過程，順著安裝過程看相關實現代碼
順著 __init__.py 看 python 中 import torch 時，怎麼把 C\C++ 代碼實現的函數與類載入起來的、python層引入了哪些庫

『柒』 《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》（陳雲）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：https://pan..com/s/1H1PSIo3KOOWh87ZtyR4oKQ

書名：深度學習框架PyTorch：入門與實踐

作者：陳雲

豆瓣評分：6.7

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-1

頁數：300

內容簡介：

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者了解PyTorch各方面的基礎知識。結合基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經典有趣的深度學習小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》沒有簡單機械地介紹各個函數介面的使用，而是嘗試分門別類、循序漸進地向讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認識。

《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是第一次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch不一樣的理解。

作者簡介：

陳雲

Python程序員、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻者。主要研究方向包括計算機視覺和機器學習。「2017知乎看山杯機器學習挑戰賽」一等獎，「2017天池醫療AI大賽」第八名。 熱衷於推廣PyTorch，並有豐富的使用經驗，活躍於PyTorch論壇和知乎相關板塊。

『捌』 如何有效地閱讀PyTorch的源代碼

最近剛開始使用theano, 經驗不多，連個基本的模型都跑不通，於是去看了下Keras，源碼比較簡潔，可以當作theano的示例教程來看，感受如下：
文檔看似很全，每個layer是幹啥的，每個參數是啥都寫了，但是不去讀代碼，實際很多人是無法從文檔理解其具體用法的。這點看issue里的討論里可以看出。同樣，example似乎很多，而且都能直接run，還都是real world的數據集，看似很好，但是實際上，對於新手，如果需要的模型跟example里的不完全一樣，不容易搞懂到底需要把輸入輸出的數據搞成啥格式。舉個例子，example都是做的classification的，沒有做sequence labeling的例子，如果想拿來做個pos tagging，不知道數據如何組織。當然，這些其實花一天讀下代碼或者好好翻翻issue討論就可以解決了，但我相信不少人不會去認真讀代碼或者看討論，而是直接換個工具。我感覺目前的doc只有懂了代碼的人才能看懂，不懂得看文檔還是沒啥用。
2.項目很簡單所以開發者不多，但是很活躍，每天都有新東西加進去。今天增加了一個新的分支後端可以用theano或者tensorflow了，不過貌似由於不支持scan，backend用tensorflow的沒實現recurrent layer。他們也意識到文檔的問題，覺得需要為小白用戶多加點tutorial而不是光給develop看。
我沒用過其他的framework，僅說keras拿來學習theano基本用法，很不錯
庫本身的代碼，比較簡單易讀，我作為python菜鳥，也能看懂。目前model有sequential和grapgh兩種，前者並不是指recurrent而是說網路是一層層堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分離開。layer用於build每層的輸出函數，model會用最後一層的輸出，根據objective和每個layer的regularizer來確定最終的cost，然後在update時用optimizer來更新參數。把這四個看下加上model里的fit函數，就會用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq這種也有現成的可用。建議不要光看example，多看看github上的 issues討論，實在找不到，直接提問。效率方面，我不懂theano怎麼優化，感覺keras的這種封裝，沒什麼成本，跟自己用原生theano是一樣的。當然，theano本身就好慢啊。。估計是我不懂用吧。。
用於測試函數式返回的數值是否有錯。如果有錯，該函數返回

『玖』 如何閱讀luajit的代碼

為什麼要看luajit的源碼
作為目前最快的腳本語言之一，luajit確實是一個傑作，但相比原生lua僅僅幾萬行的代碼而言，luajit卻可以說是巨無霸。更要命的是，luajit之所以快，是因為大量使用了機器碼相關的技術，無論是它的機器碼編譯部分，還是位元組碼執行部分，讀起來都非常麻煩。
網上這方面的資料非常少，即使是lua社區的雲風大大也主要以分析原生lua為主，跟luajit有很多不同。萬一遇到了性能坑，或者其他難以解決的問題，需要找到原因，又不能閱讀源碼的話，就只能依賴網上其他人的結論，否則完全無從下手。
調試luajit
萬事的開頭，從能夠自己調試代碼開始
一個能調試的代碼，閱讀起來會遠遠比眼看要清晰得多。
而如果能利用visual studio進行調試，那麼對讀luajit而言還是非常有幫助的，畢竟藉助visual assist的代碼查找，能夠非常快的幫你找到你想了解的東西
luajit下面提供了一個msvcbuild.bat用於編譯luajit，但如果你需要調試的話，可以進行以下幾個步驟：
1.將luajit解壓，比如解壓到LuaJIT-2.1.0-beta2_msvc目錄
2.如果要得到精確的棧，修改LuaJIT-2.1.0-beta2_msvc\src\msvcbuild.bat，搜索/O2，將/O2改為/Od
3.在win64版本的visual studio命令行，執行一次msvcbuild.bat debug，這時會生成luajit.exe，測試一下exe是否正常。
4.用visual studio建立一個命令行工程，例如工程保存在LuaJIT-2.1.0-beta2_msvc\luajitcmd
5.把LuaJIT-2.1.0-beta2_msvc\src下所有.h和.c代碼加入工程
6.把工程的調試路徑設置為
命令：$(ProjectDir)..\..\src\luajit.exe
工作目錄：$(ProjectDir)..\..\src\
7.此時你可以正常按f5下斷點調試了
至於可以調試什麼呢？
最簡單就是寫一個lua文件，require之，執行裡面的代碼，下斷點觀察luajit的行為。
這里必須說明，luajit的執行過程中有兩大部分是沒有.c對應的：
1.有一部分代碼是通過dasm工具生成的，這部分直接通過匯編生成，沒有.c，所以沒有辦法在visual studio調試（其實也可以，但是只能匯編調試）。這些主要是lua虛擬機的代碼（是的，為了快，作者hand tune匯編的方式來寫lua虛擬機）
2.luajit會通過jit模塊編譯一部分代碼變為高度優化的機器碼，這些也是臨時生成的可執行機器碼，你只能在.c看到他們是如何生成的，但執行階段當然是沒有.c對應的。
除此以外，幾乎所有東西都可以直接vs調試：所有的編譯過程、所有的lua標准庫和api、luatable等常規數據結構、profiler，等等
下一步我們會簡單說一下代碼結構，以及結果luajit一些基本原理來說說怎麼閱讀
尤其是luajit的原理，如果對此毫無了解的情況下，閱讀其源碼是十分困難的，因為luajit從編譯到執行的過程，走了很多步，跨越了多個模塊，涉及了三種不同形式的編碼（bytecode, SSA IR, 機器碼），可見其復雜程度。

『拾』 php 的 opcache 和最近的 php jit 有什麼區別

opcache是用來緩存php在運行中代碼生成的opcode。
php jit是php新的編譯器，部署php代碼的時候需要提前把源碼編譯成機器能識別的識別碼。
目前php社區正權力開發JIT，目前已有Php jit版本。據說php8將完全支持php jit