本篇文章中包含如何扩展 torch.nn
, torch.autograd
和 使用我们的 C 库
编写自定义的C
扩展。
扩展 torch.autograd
如果你想要添加一个新的 Operation
到autograd
的话,你的Operation
需要继承 class Function
。autograd
使用Function
计算结果和梯度,同时编码 operation
的历史。每个新的 operation(function)
都需要实现三个方法:
-
__init__ (optional)
– 如果你的operation
包含非Variable
参数,那么就将其作为__init__
的参数传入到operation
中。例如:AddConstant Function
加一个常数,Transpose Function
需要指定哪两个维度需要交换。如果你的operation
不需要额外的参数,你可以忽略__init__
。 -
forward()
– 在里面写执行此operation
的代码。可以有任意数量的参数。如果你对某些参数指定了默认值,则这些参数是可传可不传的。记住:forward()
的参数只能是Variable
。函数的返回值既可以是Variable
也可以是Variables
的tuple
。同时,请参考Function
[function]的doc
,查阅有哪些 方法是只能在forward
中调用的。 backward()
– 梯度计算公式。 参数的个数和forward
返回值的个数一样,每个参数代表传回到此operation
的梯度.backward()
的返回值的个数应该和此operation
输入的个数一样,每个返回值对应了输入值的梯度。如果operation
的输入不需要梯度,或者不可导,你可以返回None
。 如果forward()
存在可选参数,你可以返回比输入更多的梯度,只是返回的是None
。
下面是 Linear
的实现代码:
# Inherit from Function
class Linear(Function):
# bias is an optional argument
def forward(self, input, weight, bias=None):
self.save_for_backward(input, weight, bias)
output = input.mm(weight.t())
if bias is not None:
output += bias.unsqueeze(0).expand_as(output)
return output
# This function has only a single output, so it gets only one gradient
def backward(self, grad_output):
# This is a pattern that is very convenient - at the top of backward
# unpack saved_tensors and initialize all gradients w.r.t. inputs to
# None. Thanks to the fact that additional trailing Nones are
# ignored, the return statement is simple even when the function has
# optional inputs.
input, weight, bias = self.saved_tensors
grad_input = grad_weight = grad_bias = None
# These needs_input_grad checks are optional and there only to
# improve efficiency. If you want to make your code simpler, you can
# skip them. Returning gradients for inputs that don't require it is
# not an error.
if self.needs_input_grad[0]:
grad_input = grad_output.mm(weight)
if self.needs_input_grad[1]:
grad_weight = grad_output.t().mm(input)
if bias is not None and self.needs_input_grad[2]:
grad_bias = grad_output.sum(0).squeeze(0)
return grad_input, grad_weight, grad_bias
现在,为了可以更简单的使用自定义的operation
,我们建议将其用一个简单的 helper function
包装起来。 functions:
def linear(input, weight, bias=None):
# First braces create a Function object. Any arguments given here
# will be passed to __init__. Second braces will invoke the __call__
# operator, that will then use forward() to compute the result and
# return it.
return Linear()(input, weight, bias)
你可能想知道你刚刚实现的 backward
方法是否正确的计算了梯度。你可以使用 小的有限的差分进行数值估计。
from torch.autograd import gradcheck
# gradchek takes a tuple of tensor as input, check if your gradient
# evaluated with these tensors are close enough to numerical
# approximations and returns True if they all verify this condition.
input = (Variable(torch.randn(20,20).double(), requires_grad=True),)
test = gradcheck.gradcheck(Linear(), input, eps=1e-6, atol=1e-4)
print(test)
扩展 torch.nn
nn
包含两种接口 – modules
和他们的functional
版本。通过这两个接口,你都可以扩展nn
。但是我们建议,在扩展layer
的时候,使用modules
, 因为modules
保存着参数和buffer
。如果不需要参数的话,那么建议使用functional
(激活函数,pooling,这些都不需要参数)。
增加一个operation
的 functional
版本已经在上面一节介绍完毕。
增加一个模块(module
)。
由于nn
重度使用autograd
。所以,添加一个新module
需要实现一个 用来执行 计算 和 计算梯度 的Function
。从现在开始,假定我们想要实现一个Linear module
,记得之前我们已经实现了一个Linear Funciton
。 只需要很少的代码就可以完成这个工作。 现在,我们需要实现两个方法:
-
__init__ (optional)
– 输入参数,例如kernel sizes
,numbers of features
, 等等。同时初始化parameters
和buffers
。 -
forward()
– 实例化一个执行operation
的Function
,使用它执行operation
。和functional wrapper(上面实现的那个简单的wrapper)
十分类似。
Linear module
实现代码:
class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, output_features, bias=True):
self.input_features = input_features
self.output_features = output_features
# nn.Parameter is a special kind of Variable, that will get
# automatically registered as Module's parameter once it's assigned
# as an attribute. Parameters and buffers need to be registered, or
# they won't appear in .parameters() (doesn't apply to buffers), and
# won't be converted when e.g. .cuda() is called. You can use
# .register_buffer() to register buffers.
# nn.Parameters can never be volatile and, different than Variables,
# they require gradients by default.
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(input_features, output_features))
if bias:
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(output_features))
else:
# You should always register all possible parameters, but the
# optional ones can be None if you want.
self.register_parameter('bias', None)
# Not a very smart way to initialize weights
self.weight.data.uniform_(-0.1, 0.1)
if bias is not None:
self.bias.data.uniform_(-0.1, 0.1)
def forward(self, input):
# See the autograd section for explanation of what happens here.
return Linear()(input, self.weight, self.bias)
#注意这个Linear是之前实现过的Linear
编写自定义C扩展
Coming soon. For now you can find an example at GitHub.
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