Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例

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来源：DeepHub IMBA 本文 约4900字 ，建议阅读 10+ 分钟 无论是在高性能gpu或边缘设备上运行，TorchDynamo适应提供最佳性能。 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示了TorchDynamo的实际应用，包括特征工程、超参数调整、交叉验证和评估指标。 TorchDynamo简介 TorchDynamo 是一个由 PyTorch 团队开发的编译器前端，它旨在自动优化 PyTorch 程序以提高运行效率。TorchDynamo 的工作原理是在运行时动态分析和转换 PyTorch 的代 ………………………………