1.BERT源码逐行解析
2.神经网络量化入门--Add和Concat
3.pytorch源码学习03 nn.Module 提纲挈领
4.TVM源语-Compute篇
5.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
6.PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解

BERT源码逐行解析

       解析BERT源码，神经随书神经书籍关键在于理解Tensor的计算计算形状，这些我在注释中都做了标注，原理源码原理以来自huggingface的神经随书神经书籍PyTorch版本为例。首先，计算计算BertConfig中的原理源码原理辅助源码文件参数，如bert-base-uncased，神经随书神经书籍包含了word_embedding、计算计算position_embedding和token_type_embedding三部分，原理源码原理它们合成为BertEmbedding，神经随书神经书籍形状为[batch_size,计算计算 seq_len, hidden_size]，如( x x )。原理源码原理

       Bert的神经随书神经书籍基石是Multi-head-self-attention，这部分是计算计算理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释，原理源码原理通过计算左右端点位置，形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput，执行add和norm操作。

       BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分，对应BERT模型中的一个FFN（前馈神经网络）部分，而BertOutput则相当直接。最后，BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层，BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。

神经网络量化入门--Add和Concat

       本文旨在深入探讨神经网络量化中的关键操作：ElementwiseAdd（简称EltwiseAdd）和Concat。我们将逐步解析这两个运算在量化过程中的处理方式，以便为读者提供清晰、直观的理解。

       EltwiseAdd量化：

       在论文附录中，EltwiseAdd的量化流程被详尽阐述。了解量化基础原理后，带广场的交友盲盒源码可以轻松推导出其量化过程。量化公式如下：

       \[Q(x) = \text{ scale} \times (x - \text{ offset})\]

       假设两个输入张量的数值分别为 \(x\) 和 \(y\)，其相加的结果为 \(z\)，在全精度下的EltwiseAdd可以表示为：

       \[z = x + y\]

       将量化公式代入上述过程，可以得到：

       \[Q(z) = \text{ scale} \times (Q(x) + Q(y))\]

       简化后，我们可以观察到两个关键步骤：输出需要按照特定公式进行放缩，其中一个输入同样需要放缩，即论文中提及的rescale。尽管在PyTorch中实现这部分代码较为简单，主要工作集中在统计输入和输出的min-max值，推理引擎实现更为关键。在实际应用中，通常采用TFLite的实现方法来处理量化问题。

       Concat量化：

       Concat操作与EltwiseAdd类似，可以通过对其中一个输入进行rescale后再进行拼接，最后对输出进行调整。量化过程如下：

       \[Q(concat(x, y)) = scale_{ output} \times (Q(x) + Q(y))\]

       将量化公式代入，可以得到：

       \[Q(concat(x, y)) = scale_{ output} \times (scale_x \times Q(x) + scale_y \times Q(y))\]

       在实际量化过程中，为了避免精度损失，论文建议统一输入输出的scale值。尽管在没有rescale的情况下实现统一scale较为复杂，TFLite源码中提供了一种解决方案：当其中一个输入的范围覆盖整个输出范围时，将范围较小的输入进行重新量化，以匹配输出的scale和zeropoint。

       总结：

       EltwiseAdd和Concat量化操作在神经网络中具有重要意义。尽管量化可以减少计算资源需求，但可能引入精度损失。因此，在量化网络时，需关注输入范围的合理匹配，以避免精度损失过大。本文旨在提供这两个运算在量化过程中的安卓程序可以反编译源码直观解释，帮助读者深入理解其处理机制。

pytorch源码学习 nn.Module 提纲挈领

       深入理解 PyTorch 的 nn.Module：核心概念与底层逻辑

       掌握核心思想，探索底层逻辑，通过解析 PyTorch 的 nn.Module 来构建深度学习模型。此模块是 PyTorch 的基石，封装了一系列函数和操作，构成计算图，是构建神经网络的首选工具。

       nn.Module 初始化（__init__）

       在定义自定义模块时，__init__ 方法是关键。通过调用 super().setattr 方法，设置 nn.Module 的核心成员变量，如训练状态、参数、缓存等，这决定了模块的主要功能。这些设置包括：

       控制训练/测试状态

       初始化参数集合

       初始化缓存集合

       设置非持久缓存集

       注册前向和反向钩子

       初始化子模块集合

       理解这些设置对于高效初始化模块至关重要，避免了默认属性设置的冗余和潜在的性能影响。

       训练与测试模式（train/val）

       nn.Module 通过 self.training 属性区分训练和测试模式，影响模块在不同状态下的行为。使用 model.train() 和 model.eval() 设置，可使模块在训练或测试时表现不同，如控制 Batch Normalization 和 Dropout 的行为。

       梯度管理

       requires_grad_ 和 zero_grad 函数管理梯度，用于训练和微调模型。requires_grad_ 控制参数是否参与梯度计算，zero_grad 清理梯度，释放内存。正确设置这些函数是训练模型的关键。

       参数转换与转移

       通过调用 nn.Module 提供的函数，如 CPU、type、抄底王副图指标公式源码CUDA 等，可以轻松转换模型参数和缓存到不同数据类型和设备上。这些函数通过 self._apply 实现，确保所有模块和子模块的参数和缓存得到统一处理。

       属性增删改查

       模块属性管理通过 add_module、register_parameter 和 register_buffer 等方法实现。这些方法不仅设置属性，还管理属性的生命周期和可见性。直接设置属性会触发 nn.Module 的 __setattr__ 方法。

       常见属性访问

       nn.Module 提供了方便的访问器，如 parameters、buffers、children 和 modules，用于遍历模块中的参数、缓存、子模块等。这些访问器通过迭代器简化了对模块属性的访问。

       前向过程与钩子

       nn.Module 中的前向过程与钩子管理了模块的执行顺序。forward_pre_hooks、forward_hooks 和 backward_hooks 用于在模块的前向和后向计算阶段触发特定操作，实现如内存管理、中间结果保存等高级功能。

       模型加载与保存

       模型的保存与加载通过 hook 机制实现，确保在不同版本间兼容。使用 state_dict() 和 load_state_dict() 函数实现模型状态的导出和导入，支持模块及其子模块参数的保存与恢复。

       通过深入理解 nn.Module 的设计与实现，可以更高效地构建、优化和管理深度学习模型，实现从概念到应用的无缝过渡。

TVM源语-Compute篇

       本文探讨TVM源码中的计算相关(primitives)模块，深入讲解如何在非神经网络场景下，罪恶都市易语言辅助源码如基于张量的密集计算中，通过TVM的原生指令实现算法。通过分解计算与调度，TVM提供了一种灵活高效的并行计算框架。本文将首先通过向量相加（Vector Addition）实例，展示如何将算法数学表达式转化为TVM指令，实现输出矩阵的生成。接着，以矩阵乘法（GEMM）为例，说明TVM如何通过三层for循环来处理矩阵操作，并引入te.compute和te.reduce_axis等关键指令。进一步，通过简化卷积实现，解释了如何使用TVM DSL（数据描述语言）来处理多通道输入和输出特征图的卷积操作。最后，文章总结了TVM DSL的使用方式，强调其功能性编程风格，以及lambda表达式和reduce_axis在隐藏for循环细节、增强算法理解与优化后端性能方面的优势。

       在向量相加（Vector Addition）部分，我们定义数组长度n，两个数组A和B，通过lambda表达式将每个元素相加，存储到数组C中。TVM的te.compute指令用于指定输出结果的形状，lambda表达式则对应于循环逻辑，create_schedule构建出计算流程。利用tvm.lower将生成的schedule映射至IR（中间表示）上，展示与常规C代码相似的流程。

       矩阵乘法（GEMM）示例中，我们定义了矩阵A、B和C的维度，通过三层for循环实现矩阵乘法和加法。引入te.reduce_axis指令以优化循环结构，展示矩阵乘法运算的关键步骤和优化潜力。进一步，通过简化卷积实现，我们深入探讨了如何处理单通道输入图像和滤波器的卷积运算，解释了补零操作和使用te.compute处理多输入的实现方式。最终，总结了TVM DSL在表达计算逻辑、隐藏低级循环细节、优化算法性能方面的优势，以及其功能性编程风格对理解与优化算法带来的便利。

PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor

       本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com)，欢迎关注。

       若问初学者接触PyTorch应从何学起，答案非神经网络（NN）或自动求导系统（Autograd）莫属，而是看似平凡却无所不在的张量（Tensor）。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样，Tensor是PyTorch的“Hello World”，每个初学者接触PyTorch时，都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。

       编写上述代码时，我们已步入PyTorch的宏观世界，利用其函数创建Tensor对象。然而，Tensor是如何创建、存储、设计的？今天，让我们深入探究Tensor的微观世界。

       Tensor是什么？从数学角度看，Tensor本质上是多维向量。在数学里，数称为标量，一维数据称为向量，二维数据称为矩阵，三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式，例如时间是一种维度，销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据，在不同场景下具有不同的物理含义。

       如何存储Tensor？在计算机中，程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存（GPU上是显存），内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时，需要先了解其特性，如数组。创建数组时，会向内存申请一块指定大小的连续存储空间，这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。

       PyTorch引入了步伐（Stride）的概念，表示逻辑索引的相对距离。例如，一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址，类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作，因此PyTorch引入视图概念，使所有Tensor视图共享同一内存空间，提高程序运行效率并减少内存空间浪费。

       PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类，与逻辑表示类Tensor解耦，建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类，具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员：Storage和StorageImpl。

       PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储，还在Tensor中定义了很多相关元信息，如size、stride和dtype，这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。

       PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件，在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中，PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}

       Python中的Tensor继承于基类_TensorBase，该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外，还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。

       torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数，该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后，在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。

       torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中，该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。

       recursive_store函数的核心在于

       Tensor创建后，我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化，调用gatherTorchFunctions来初始化函数，主要分为两种函数：内置函数和自定义函数。

PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解

       BatchNorm原理

       BatchNorm最早在全连接网络中提出，旨在对每个神经元的输入进行归一化操作。在卷积神经网络（CNN）中，这一原理被扩展为对每个卷积核的输入进行归一化，即在channel维度之外的所有维度上进行归一化。BatchNorm带来的优势包括提高网络的收敛速度、稳定训练过程、减少过拟合现象等。

       BatchNorm的数学表达式为公式[1]，引入缩放因子γ和移位因子β，作者在文章中解释了它们的作用。

       PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中，包括如下的类：_NormBase、BatchNormNd。

       具体实现细节如下：

       _NormBase类定义了BN相关的一些属性。

       初始化过程。

       模拟BN的forward过程。

       running_mean、running_var的更新逻辑。

       γ、β参数的更新方式。

       BN在eval模式下的行为。

       BatchNormNd类包括BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d，它们的区别在于检查输入的合法性，BatchNorm1d接受2D或3D的输入，BatchNorm2d接受4D的输入，BatchNorm3d接受5D的输入。

       接着，介绍SyncBatchNorm的实现。

       BN性能与batch size密切相关。在batch size较小的场景中，如检测任务，内存占用较高，单张显卡难以处理较多，导致BN效果不佳。SyncBatchNorm提供了解决方案，其原理是所有计算设备共享同一组BN参数，从而获得全局统计量。

       SyncBatchNorm在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions.py中实现，前者负责输入合法性检查以及参数设置，后者负责单卡统计量计算和进程间通信。

       SyncBatchNorm的forward过程。

       复习方差计算方式。

       单卡计算均值、方差，进行归一化处理。

       同步所有卡的数据，得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all，计算全局统计量。

       接着，介绍SyncBatchNorm的backward过程。

       在backward过程中，需要在BN前后进行进程间通信。这在_functions.SyncBatchNorm中实现。

       计算weight、bias的梯度以及γ、β，进一步用于计算梯度。