PyTorch 2.0: 新特性与升级指南

什么是 PyTorch 2.0?

PyTorch 2.0 是 PyTorch 的最新版本,它保留了之前版本的即时执行模式(eager mode),同时引入了一个全新的编译模式。这个编译模式通过 torch.compile 函数实现,有潜力显著提升模型的训练和推理速度。

为什么是 2.0 而不是 1.14?

PyTorch 团队认为这个版本引入的新特性足以改变用户使用 PyTorch 的方式,因此决定将其命名为 2.0 而不是 1.14。

如何安装 PyTorch 2.0?

你可以通过 pip 安装最新的 nightly 版本。根据你的 CUDA 版本或是否使用 CPU,选择相应的安装命令:

bash 复制代码
# CUDA 11.8
pip3 install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118

# CUDA 11.7
pip3 install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117

# CPU
pip3 install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

2.0 版本的兼容性如何?

PyTorch 2.0 完全向后兼容 1.x 版本。你无需修改现有的 PyTorch 工作流程。只需添加一行代码 model = torch.compile(model) 就可以优化你的模型以使用 2.0 的新特性。

如何迁移到 PyTorch 2.0?

大多数情况下,你的代码无需任何改动就可以在 PyTorch 2.0 上运行。如果你想使用新的编译模式特性,只需要在你的模型上调用 torch.compile

python 复制代码
import torch

def train(model, dataloader):
    model = torch.compile(model)
    for batch in dataloader:
        run_epoch(model, batch)

def infer(model, input):
    model = torch.compile(model)
    return model(**input)

PyTorch 2.0 的工作原理

当你使用 torch.compile(model) 包装你的模型时,模型会经历以下三个步骤:

  1. 图获取:模型被重写为子图块。
  2. 图降低:PyTorch 操作被分解为特定后端的核心操作。
  3. 图编译:核心操作调用相应的低级设备特定操作。

PyTorch 2.0 的新组件

  1. TorchDynamo:从 Python 字节码生成 FX 图。
  2. AOTAutograd:为 TorchDynamo 捕获的前向图生成对应的反向图。
  3. PrimTorch:将复杂的 PyTorch 操作分解为更简单和基本的操作。
  4. 后端:与 TorchDynamo 集成,将图编译为可在加速器上运行的 IR。

分布式训练

在编译模式下,DDP 和 FSDP 可以比即时执行模式快 15%(FP32)到 80%(AMP 精度)。使用 DDP 时,请确保设置 static_graph=False

遇到问题怎么办?

如果你的代码在编译模式下运行变慢或崩溃,很可能是由于图断裂(graph breaks)导致的。你可以参考 PyTorch 官方文档 来诊断和解决这些问题。

PyTorch 2.0 带来了显著的性能提升和新特性,同时保持了与旧版本的兼容性。通过简单的一行代码,你就可以享受到这些优化带来的好处.

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