1.PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子
2.源码详解Pytorch的源码state_dict和load_state_dict
3.Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理
4.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
5.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候，你都干了些什么？（施工中）
6.Pytorch之Dataparallel源码解析

PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子

       PyTorch源码详解(三)：torch.nn.Norm类算子深入解析

       Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，解析它们包括BN（BatchNorm）、源码LayerNorm和InstanceNorm。解析

       1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解

       BatchNorm（BN）的源码核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的解析系统源码加密尺度。它通过学习得到的源码gamma和beta参数进行缩放和平移，保持输入和输出形状一致，解析同时让数据分布更加稳定。源码

       gamma和beta作为动态调整权重的解析参数，它们在BN的源码学习过程中起到至关重要的作用。

       2. Norm算子源码分析

       继承关系：Norm类在PyTorch中具有清晰的解析继承结构，子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的源码功能。

       BN与InstanceNorm实现：在Python代码中，解析BatchNorm和InstanceNorm的源码实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换，即将其分割为M*N的矩阵。

       计算过程：在计算过程中，首先计算每个通道的均值和方差，这是这些标准化方法的基础步骤。

       C++侧的源码洞察

       C++实现中，对于BatchNorm和LayerNorm，代码着重于处理数据的标准化操作，同时确保线程安全，通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。

源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中，保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的是一个OrderDict，包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，我们先关注其内部逻辑。

       在state_dict函数中，主要遍历了四个元素：_parameters，_buffers，_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，通常为空，因此不必过多考虑。重要的一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。

       最后，该函数输出了三种关键参数。

       接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。

       首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，这不是TNT源码_load_from_state_dict源码在文末附上。

       在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。

       load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。

       在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。

       总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。

Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理

       nn.Module作为Pytorch的核心类，是构建模型的基础。它提供了一系列功能，包括记录模型的参数，实现网络的前向传播，加载和保存模型数据，以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。

       在训练与评估模式间切换，模块的行为会有所不同，如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数，如权重和偏置，需要通过梯度下降进行更新。非学习参数，比如batchnorm的running_mean，是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。

       模块内部包含一系列钩子（hook）函数，用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。

       魔术函数__init__在声明对象时自动调用，优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的多空较量指标源码方法，避免不必要的检查，提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果，例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。

       递归应用函数用于对模型进行操作，如参数初始化。可以将模型移动到指定设备，转换数据类型，以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。

       调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数，子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等，forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时，模块自动处理兼容性问题，确保模型结构与参数值的兼容。

       模块的__setattr__方法被重写，以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时，执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。

       模块的save方法用于保存模型参数和状态，确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态（如将模型切换到训练或评估模式）是模块管理过程的重要组成部分。

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

       文@

       目录

       0 前言

       1 Dataset

       1.1 Map-style dataset

       1.2 Iterable-style dataset

       1.3 其他 dataset

       2 Sampler

       3 DataLoader

       3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)

       3.2 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       3.2.2 关闭自动批处理

       3.2.3 collate_fn

       3.3 多进程处理 (multi-process)

       4 单进程

       5 多进程

       6 锁页内存 (Memory Pinning)

       7 预取 (prefetch)

       8 代码讲解

       0 前言

       本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。

       理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。

       迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。

       1 Dataset

       Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。

       Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。

       Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。

       2 Sampler

       Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。

       3 DataLoader

       DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。

       通过参数配置，如 batch_size、修丽可中文源码drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。

       4 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。

       3.2.2 关闭自动批处理

       关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。

       3.2.3 collate_fn

       collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。

       5 多进程

       多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。

       6 单进程

       单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。

       7 锁页内存 (Memory Pinning)

       Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。

       8 代码讲解

       通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。

pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候，你都干了些什么？（施工中）

       使用PyTorch，无论是训练还是预测，你首先编写的代码通常如下所示：

       依据Python代码的编写规则，导入逻辑将去相应的PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件，具体路径为：${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py

       本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件，从这里开始深入剖析，探究在一行简单的`import torch`命令背后，PyTorch是如何完成关键基础设置的初始化。

       重点一：从`from torch._C import *`开始

       在__init__.py 中，首先跳过一些系统环境的检查和判断逻辑，核心代码段为`from torch._C import *`，具体位置如下（github.com/pytorch/pytorch...）：

       这代表了典型的C++共享库初始化过程，遵循CPython代码组织规则，`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中，找到了此函数的相关定义（github.com/pytorch/pytorch...）。

       initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈，深入探讨此函数中的关键内容。

Pytorch之Dataparallel源码解析

       深入解析Pytorch之Dataparallel源码

       在深入理解Dataparallel原理之前，需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据，提高模型训练效率。

       初始化阶段，Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中，模型的参数会被复制到所有可用的GPU上，从而实现并行计算。

       在前向传播阶段，java值得阅读的源码Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次，然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后，结果会被收集并汇总。这样，即便模型在多GPU上运行，输出结果也如同在单GPU上运行一样。

       具体实现中，Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module，同时调用nn.DataParallel的构造函数，从而实现并行计算。

       对于那些需要在GPU间共享的状态或变量，Dataparallel还提供了相应的管理机制，确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行，同时保持代码的简洁性和易读性。

       总结而言，Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制，实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源，提升模型训练效率。

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。

PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解

       本文深入解读了 PyTorch 中的优化算法接口 torch.optim，主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容：

       Optimizer 是所有优化器的基类，提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时，需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括：

       1. 初始化函数：创建优化器时，需指定模型的可学习参数和超参数，如学习率、动量等。

       2. add_param_group：允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数，以适应不同的学习需求。

       3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。

       4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。

       5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。

       Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。

       学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率，以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略，如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等，每种策略都有其特点和应用场景，如 StepLR 用于周期性调整学习率，以加速收敛。

       SWA（随机权重平均）是一种优化算法，通过在训练过程中计算模型参数的平均值，可以得到更稳定的模型，提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类，用于更新模型的平均参数，以及 update_bn 函数，用于在训练过程中更新批量归一化参数。

       总结，torch.optim 提供了丰富的优化算法接口，可以根据模型训练的需求灵活选择和配置，以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略，开发者可以更有效地训练深度学习模型。

PyTorch - DataLoader 源码解析（一）

       本文为作者基于个人经验进行的初步解析，由于能力有限，可能存在遗漏或错误，敬请各位批评指正。

       本文并未全面解析 DataLoader 的全部源码，仅对 DataLoader 与 Sampler 之间的联系进行了分析。以下内容均基于单线程迭代器代码展开，多线程情况将在后续文章中阐述。

       以一个简单的数据集遍历代码为例，在循环中，数据是如何从 loader 中被取出的？通过断点调试，我们发现循环时，代码进入了 torch.utils.data.DataLoader 类的 __iter__() 方法，具体内容如下：

       可以看到，该函数返回了一个迭代器，主要由 self._get_iterator() 和 self._iterator._reset(self) 提供。接下来，我们进入 self._get_iterator() 方法查看迭代器的产生过程。

       在此方法中，根据 self.num_workers 的数量返回了不同的迭代器，主要区别在于多线程处理方式不同，但这两种迭代器都是继承自 _BaseDataLoaderIter 类。这里我们先看单线程下的例子，进入 _SingleProcessDataLoaderIter(self)。

       构造函数并不复杂，在父类的构造器中执行了大量初始化属性，然后在自己的构造器中获得了一个 self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点，发现程序进入到了父类的 __next__() 方法中。

       在分析代码之前，我们先整理一下目前得到的信息：

       下面是 __next__() 方法的内容：

       可以看到最后返回的是变量 data，而 data 是由 self._next_data() 生成的，进入这个方法，我们发现这个方法由子类负责实现。

       在这个方法中，我们可以看到数据从 self._dataset_fecther.fetch() 中得到，需要依赖参数 index，而这个 index 由 self._next_index() 提供。进入这个方法可以发现它是由父类实现的。

       而前面的 index 实际上是由这个 self._sampler_iter 迭代器提供的。查找 self._sampler_iter 的定义，我们发现其在构造函数中。

       仔细观察，我们可以在倒数第 4 行发现 self._sampler_iter = iter(self._index_sampler)，这个迭代器就是这里的 self._index_sampler 提供的，而 self._index_sampler 来自 loader._index_sampler。这个 loader 就是最外层的 DataLoader。因此我们回到 DataLoader 类中查看这个 _index_sampler 是如何得到的。

       我们可以发现 _index_sampler 是一个由 @property 装饰得到的属性，会根据 self._auto_collation 来返回 self.batch_sampler 或者 self.sampler。再次整理已知信息，我们可以得到：

       因此，只要知道 batch_sampler 和 sampler 如何返回 index，就能了解整个流程。

       首先发现这两个属性来自 DataLoader 的构造函数，因此下面先分析构造函数。

       由于构造函数代码量较大，因此这里只关注与 Sampler 相关的部分，代码如下：

       在这里我们只关注以下部分：

       代码首先检查了参数的合法性，然后进行了一轮初始化属性，接着判断了 dataset 的类型，处理完特殊情况。接下来，函数对参数冲突进行了判断，共判断了 3 种参数冲突：

       检查完参数冲突后，函数开始创建 sampler 和 batch_sampler，如下图所示：

       注意，仅当未指定 sampler 时才会创建 sampler；同理，仅在未指定 batch_sampler 且存在 batch_size 时才会创建 batch_sampler。

       在 DataLoader 的构造函数中，如果不指定参数 batch_sampler，则默认创建 BatchSampler 对象。该对象需要一个 Sampler 对象作为参数参与构造。这也是在构造函数中，batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之一。因为传入一个 batch_sampler 时，说明 sampler 已经作为参数完成了 batch_sampler 的构造，若再将 sampler 传入 DataLoader 是多余的。

       以第一节中的简单代码为例，此时并未指定 Sampler 和 batch_sampler，也未指定 batch_size，默认为 1，因此在 DataLoader 构造时，创建了一个 SequencialSampler，并传入了 BatchSampler 进行构建。继续第一节中的断点，可以发现：

       具体使用 sampler 还是 batch_sampler 来生成 index，取决于 _auto_collation，而从上面的代码发现，只要存在 self.batch_sampler 就永远使用 batch_sampler 来生成。batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之二：若不设置冲突，那么使用者试图同时指定 batch_sampler 与 sampler 后，尤其是在使用者继承了新的 Sampler 子类后， sampler 在获取数据的时候完全没有被使用，这对开发者来说是一个困惑的现象，容易引起不易察觉的 BUG。

       继续断点发现程序进入了 BatchSampler 的 __iter__() 方法，代码如下：

       从代码中可以发现，程序不停地从 self.sampler 中获取 idx 加入列表，直到填满一个 batch 的量，并将这一整个 batch 的 index 返回到迭代器的 _next_data()。

       此处由 self._dataset_fetcher.fetch(index) 来获取真正的数据，进入函数后看到：

       这里依然根据 self.auto_collation（来自 DataLoader._auto_collation）进行分别处理，但是总体逻辑都是通过 self.dataset[] 来调用 Dataset 对象的 __getitem__() 方法。

       此处的 Dataset 是来自 torchvision 的 DatasetFolder 对象，这里读取文件路径中的后，经过转换变为 Tensor 对象，与标签 target 一起返回。参数中的 index 是由迭代器的 self._dataset_fetcher.fetch() 传入。

       整个获取数据的流程可以用以下流程图简略表示：

       注意：

       另附：

       对于一条循环语句，在执行过程中发生了以下事件：

PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module

       nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构，它是操作符/损失函数的基类，同时也是组成各种网络结构的基类（实际上是由多个module组合而成的一个module）。

       在Python侧，2.1回调函数注册，2.2 module类定义中，有以下几个重点函数：

       重点函数一：将模型的参数移动到CUDA上，内部会遍历其子module。

       重点函数二：将模型的参数移动到CPU上，内部会遍历其子module。

       重点函数三：将模型的参数转化为fp或者fp等，内部会遍历其子module。

       重点函数四：forward函数调用。

       重点函数五：返回该net的所有layer。

       在类图中，PyTorch的算子都是module的子类，包括自定义算子和整网定义。

       在C++侧，3.1 module.to("cuda")详细分析中，本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上，最终调用的是tensor.to(cuda)。

       3.2 module.load/save逻辑中，PyTorch模型保存分为两种，一种是纯参数，一种是带模型结构（PyTorch中的模型结构，本质上是由module、sub-module构造的一个计算图）。

       parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的，key为module的.name，value为存储具体数据的tensor。

       InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。

       通过Module，PyTorch将op/loss/opt等串联起来，类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型，是逐个算子进行计算的，tensor在CPU和GPU之间来回流动，而不是整个计算都在GPU上完成（即中间计算结果不出GPU）。实际上，在进行推理时，可以构建一个计算图，让整个计算图的计算都在GPU上完成，不知道是否可行（如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作，不知道tensorrt是否是这样的操作）。