將TVM集成到PyTorch
隨著TVM不斷展示出對深度學習執行效率的改進，很明顯PyTorch將從直接利用編譯器堆棧中受益。PyTorch的主要宗旨是提供無縫且強大的集成，而這不會妨礙用戶。PyTorch現在具有基于TVM的官方后端torch_tvm。
用法很簡單：
import torch_tvm
torch_tvm.enable()
就是這樣！然后，PyTorch將嘗試在其JIT編譯過程中，將所有可能的算子轉換為已知的Relay算子。
背景
與許多其它ML框架不同，PyTorch公開了一個執行的編程接口。這種編程風格避免了圖元編程，而專注于以Python方式直接控制n維數組（張量）。該框架最初非常適合模型的試驗和開發，但不適用于自動性能優化或部署。為了利用優化的編譯器技術，PyTorch最近引入了一些較大的改進來解決此問題。
PyTorch 1.0引入了PyTorch IR，PyTorch專用的中間表示形式，用于類似于Relay的模型。可以通過模型跟蹤，將PyTorch程序轉換為IR，該跟蹤記錄模型或Python的子集TorchScript的執行。新的TVM后端將PyTorch的IR降低到了Relay，能夠透明地提高PyTorch的性能，無需用戶參與。
整合與結果
為了支持Relay，PyTorch JIT添加了兩個功能：自定義轉換過程和自定義子圖解釋器。
當torch_tvm啟用時，可以轉換到Relay PyTorch IR的子圖Expr，旨意被標記為Relay 兼容。由于PyTorch IR并不總是包含形狀信息，因此在調用之前，無法以有用的方式編譯任何子圖。
在用戶調用期間，PyTorch JIT Runtime將確定輸入形狀信息，并使用新的Relay C ++構建系統，編譯先前標記的子圖。根據輸入形狀來緩存編譯，以供后續運行。可以在README中找到更多詳細信息。
torch_tvm建立了一個連續的基準測試系統，該系統正在監視ResNet18在CPU上的性能。對于各種ResNet型號，TVM的性能都是默認PyTorch JIT后端的兩倍以上。下圖詳細描述了在AWS c5n.4xlarge實例上，使用16個線程實現的每秒迭代次數（越大越好）：
這些結果令人鼓舞，該項目將繼續致力于在更多模型上提高CPU推理速度。
未來的工作
現在，PyTorch JIT進行了大量工作來查找其IR的純功能子集，饋送到Relay。避免了將采樣和控制流信息映射到Relay，這不是必需的。將更多的PyTorch IR映射到Relay，可能會取得性能上的勝利，這是該項目的目標。PyTorch IR在開發過程中正在迅速變化，因此必須謹慎進行。
將做更多的工作來確保PyTorch和TVM代碼之間的切換是有效的。這包括統一線程模型，分配器以及減少與將輸入復制到TVM相關的開銷。
help文件
如果已經編寫了PyTorch模型，最簡單的入門方法就是使用torch.jit.trace方法
import torch_tvm
from your_model import model, inputs

torch_tvm.enable(opt_level=3)

iters = 100
warmup = 10

Ensure your model is in eval mode and also turn off gradients.

with torch.no_grad():

Use tuned parameters for better performance.

with autotvm.apply_history_best(“test/autotvm_tuning.log”):
# This is where all the compilation happens.
trace_tvm = torch.jit.trace(model, inputs)

# Warmup
for _ in range(warmup):_ = trace_tvm(*inputs)# Benchmark
start = time.time()
for _ in range(iters):_ = trace_tvm(*inputs)
tvm_time = time.time() - startprint("Took {}s to run {} iters".format(tvm_time, iters))

注意，用于AVX2 LLVM編譯的調整參數位于存儲庫test/文件夾中。
如果直接使用Relay，可以通過（隱式）跟蹤或TorchScript直接，從PyTorch函數中提取表達式：
def add(a, b, c):
return a + b + c

via tracing

relay_graph = torch_tvm.to_relay(add, inputs)

@torch.jit.script
def mul(a, b, c):
return a * b * c

via script

relay_graph = torch_tvm.to_relay(mul, inputs)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的将TVM集成到PyTorch的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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