AI 助理
备案控制台
文章 2024-07-17 来自：开发者社区

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例

在深度学习中，优化模型性能至关重要，特别是对于需要快速执行和实时推断的应用。而PyTorch在平衡动态图执行与高性能方面常常面临挑战。传统的PyTorch优化技术在处理动态计算图时效果有限，导致训练时间延长和模型性能不佳。TorchDynamo是一种为PyTorch设计的即时（JIT）编译器，通过在运行时拦截Python代码、优化它，并编译成高效的机器代码来解决这一问题。本文通过使用合成数据集展....

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
问答 2023-06-09 来自：开发者社区

机器学习PAI使用pytorch2.0的话，编译或使用有啥注意事项说明么？

机器学习PAI使用pytorch2.0的话，编译或使用有啥注意事项说明么？

文章 2023-05-30 来自：开发者社区

详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式

在上一篇教程中，我们实现了一个自定义的CUDA算子add2，用来实现两个Tensor的相加。然后用PyTorch调用这个算子，分析对比了一下和PyTorch原生加法的速度差异，并且详细解释了线程同步给统计时间带来的影响。「上一篇教程：」https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda本篇教程我们主要讲解如何「编译并调用」之前我们写好的CUDA算子，....

阿里云文档 2022-03-14

如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化

AICompiler是集成在PAI-Blade中的AI编译优化组件，包含Static Shape和Dynamic Shape编译框架。通常您无需提供额外配置，AICompiler即可在通用透明的情况下帮助您提高推理性能。本文介绍如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化。

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

pytorch编译相关内容

pytorch您可能感兴趣

相关镜像