PyTorch 中 torch.autograd.Function：实现带多级输出的复杂操作的反向传播 大家好，今天我们来深入探讨 PyTorch 中 torch.autograd.Function 的使用，特别是在实现带有多个输出的复杂操作时，如何正确地定义和实现反向传播。torch.autograd.Function 是 PyTorch 中自定义 autograd 操作的核心机制，允许我们定义 PyTorch 无法自动微分的操作。对于单个输出的操作，反向传播相对简单，但当操作有多个输出时，就需要更加小心地处理梯度，确保反向传播的正确性。 1. torch.autograd.Function 的基本概念 在 PyTorch 中，自动微分是由 torch.autograd 模块提供的。当我们对一个 torch.Tensor 对象进行操作时，如果设置了 requires_grad=True，PyTorch 会追踪这个张量的计算历史，以便在反向传播时计算梯度。torch.autograd.Function 允许我们自定义这些操作，并显式地定义其前向和反向计算过程。 一个自定义的 torch …
Torch.compile实战：Inductor编译器如何将PyTorch图转化为Triton内核
好的，让我们开始吧。 Torch.compile 实战：Inductor 编译器如何将 PyTorch 图转化为 Triton 内核 大家好，今天我们来深入探讨 PyTorch 2.0 引入的重要特性 torch.compile，特别是它背后的主力编译器 Inductor 如何将 PyTorch 计算图转化为高性能的 Triton 内核。我们会从概念到实践，通过具体的代码示例，逐步揭示 Inductor 的工作原理和优化策略。 1. Torch.compile 简介与 Inductor 的定位 torch.compile 是 PyTorch 2.0 中引入的一个图编译器，旨在将 PyTorch 模型转化为优化的、硬件加速的代码，从而提高训练和推理性能。它的目标是实现"零代码修改"的加速，即用户只需简单地用 torch.compile(model) 包装模型，即可享受性能提升。 在 torch.compile 框架下，有很多后端编译器可以选择，例如： Inductor: PyTorch 官方推荐的后端，它是一个基于 MLIR 的编译器，专注于生成高性能的 CPU 和 …