TorchScript 系列解读（二）：Torch jit tracer 实现解析

在上一篇文章中，我们介绍了 TorchScript 的基础知识。在本篇文章中，我们将继续介绍 TorchScript 中的另一个重要组件：jit 跟踪器。

jit 跟踪器的工作原理

jit 跟踪器的工作原理是将动态图转换为静态图。动态图是神经网络在运行时的状态，而静态图是神经网络的结构图。jit 跟踪器通过跟踪神经网络的执行过程，将动态图转换为静态图。

举个例子，假设我们有一个神经网络模型，如下所示：

import torch

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 128)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, p=0.2)
        x = self.fc2(x)
        return x

如果我们想将这个神经网络模型转换为 TorchScript，可以使用如下命令：

import torch
import torch.jit

model = Net()
traced_model = torch.jit.trace(model, torch.rand(1, 28, 28))

在这个命令中，torch.jit.trace() 函数就是 jit 跟踪器。它将神经网络模型作为输入，并返回一个新的神经网络模型，这个新的神经网络模型就是静态图。

jit 跟踪器的优化

jit 跟踪器在将动态图转换为静态图的过程中，会进行一些优化，以提高神经网络模型的性能。这些优化包括：

• 常量折叠： 将常量表达式折叠成常量值。
• 公共子表达式消除： 消除公共子表达式。
• 循环展开： 将循环展开成一系列单独的指令。
• 内存访问优化： 优化内存访问，以减少内存带宽的使用。

jit 跟踪器的应用

jit 跟踪器可以用于各种场景，包括：

• 模型部署： 将神经网络模型部署到生产环境中。
• 模型优化： 优化神经网络模型的性能。
• 模型解释： 解释神经网络模型的行为。

结论

jit 跟踪器是 TorchScript 中的一个重要组件，它可以将动态图转换为静态图，并对静态图进行优化。jit 跟踪器可以用于各种场景，包括模型部署、模型优化和模型解释。