PyTorch如何修改為自定義節(jié)點(diǎn)
1要將網(wǎng)絡(luò)修改為自定義節(jié)點(diǎn)，需要在該節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)新的操作。在 PyTorch 中，可以使用 torch.onnx 模塊來(lái)導(dǎo)出 PyTorch 模型的 ONNX 格式，因此我們需要修改 op_symbolic 函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)新的操作。
首先，創(chuàng)建一個(gè)新的 OpSchema 對(duì)象，該對(duì)象定義了新操作的名稱、輸入和輸出張量等屬性。然后，可以定義 op_symbolic 函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)新操作的計(jì)算。
下面是示例代碼：
import torch.onnx.symbolic_opset12 as sym
class MyCustomOp:
@staticmethod
def forward(ctx, input1, input2, input3):
output = input1 * input2 + input3
return output
@staticmethod
def symbolic(g, input1, input2, input3):
output = g.op("MyCustomOp", input1, input2, input3)
return output
my_custom_op_schema = sym.ai_graphcore_opset1_schema("MyCustomOp", 3, 1)
my_custom_op_schema.set_input(0, "input1", "T")
my_custom_op_schema.set_input(1, "input2", "T")
my_custom_op_schema.set_input(2, "input3", "T")
my_custom_op_schema.set_output(0, "output", "T")
my_custom_op_schema.set_doc_string("My custom op")
# Register the custom op and schema with ONNX
register_custom_op("MyCustomOp", MyCustomOp)
register_op("MyCustomOp", None, my_custom_op_schema)在上面的示例中，我們首先使用 @staticmethod 裝飾器創(chuàng)建了 MyCustomOp 類，并實(shí)現(xiàn)了 forward 和 symbolic 函數(shù)，這些函數(shù)定義了新操作的計(jì)算方式和 ONNX 格式的表示方法。
然后，我們使用 ai_graphcore_opset1_schema 函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)新的 OpSchema 對(duì)象，并為新操作定義了輸入和輸出張量。
最后，我們通過(guò) register_custom_op 和 register_op 函數(shù)將自定義操作和 OpSchema 對(duì)象注冊(cè)到 ONNX 中，以便使用 torch.onnx.export 方法將 PyTorch 模型轉(zhuǎn)換為 ONNX 格式。
2要將網(wǎng)絡(luò)修改為自定義節(jié)點(diǎn)，您需要：
- 實(shí)現(xiàn)自定義節(jié)點(diǎn)的 forward 和 backward 函數(shù)。
- 創(chuàng)建一個(gè)新的 PyTorch 操作（op）來(lái)包裝自定義節(jié)點(diǎn)。
- 修改網(wǎng)絡(luò)圖以使用新的操作。
以下是一個(gè)示例：
實(shí)現(xiàn)自定義節(jié)點(diǎn)的 forward 和 backward 函數(shù)。
import torch
class CustomNode(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
# implement forward function
output = input * 2
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
# implement backward function
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output.clone()
grad_input[input < 0] = 0
return grad_input這里我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)乘以 2 的操作，以及后向傳播的 ReLU 激活函數(shù)。
創(chuàng)建一個(gè)新的 PyTorch 操作（op）來(lái)包裝自定義節(jié)點(diǎn)。
from torch.autograd import Function
class CustomOp(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
output = CustomNode.apply(input)
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = CustomNode.apply(grad_output)
return grad_input這里我們使用 CustomNode.apply 來(lái)調(diào)用自定義節(jié)點(diǎn)的前向和后向傳播函數(shù)。
修改網(wǎng)絡(luò)圖以使用新的操作。
import torch.nn as nn
class CustomNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.relu = nn.ReLU()
self.custom_op = CustomOp()
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.custom_op(x)
return x在這個(gè)例子中，我們添加了一個(gè)自定義操作 CustomOp，并將其插入到網(wǎng)絡(luò)中。
這就是如何將 PyTorch 網(wǎng)絡(luò)修改為自定義節(jié)點(diǎn)的過(guò)程。
3要將自定義節(jié)點(diǎn)添加到ONNX圖中，必須執(zhí)行以下步驟：
創(chuàng)建自定義運(yùn)算符
首先，創(chuàng)建一個(gè)自定義運(yùn)算符的類。自定義的類應(yīng)該繼承自torch.nn.Module類。
class CustomOp(torch.nn.Module):
def __init__(self, alpha, beta):
super(CustomOp, self).__init__()
self.alpha = alpha
self.beta = beta
def forward(self, x):
# perform some custom operation on x using alpha and beta
return x注冊(cè)自定義運(yùn)算符
為了使ONNX能夠正確地識(shí)別您的自定義運(yùn)算符，您需要在導(dǎo)出模型之前將其注冊(cè)到ONNX運(yùn)行時(shí)中。
from torch.onnx.symbolic_helper import parse_args
@parse_args('v', 'f', 'f')
def custom_op(g, x, alpha, beta):
# build the ONNX graph for the custom operation
output = g.op('CustomOp', x, alpha, beta)
return output
# register the custom operator
from torch.onnx import register_custom_op_symbolic
register_custom_op_symbolic('CustomOp', custom_op, 9)將模型導(dǎo)出為ONNX
現(xiàn)在，您可以使用torch.onnx.export()方法將PyTorch模型導(dǎo)出為ONNX格式。
import torch.onnx
# create a sample model that uses the custom operator
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(10, 10),
CustomOp(alpha=1.0, beta=2.0),
torch.nn.Linear(10, 5)
)
# export the model to ONNX
input_data = torch.rand(1, 10)
torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx")在C++中加載ONNX模型并使用自定義運(yùn)算符
最后，在C++中使用ONNX運(yùn)行時(shí)加載導(dǎo)出的模型，并使用自定義運(yùn)算符來(lái)運(yùn)行它。
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
// load the ONNX model
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);
// create a test input tensor
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 10};
std::vector<float> input_data(10);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault), input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());
// run the model
std::vector<std::string> output_names = session.GetOutputNames();
std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run({{"input", input_tensor}}, output_names);4您可以通過(guò)以下步驟來(lái)修改PyTorch中的網(wǎng)絡(luò)，以添加自定義節(jié)點(diǎn)：
了解PyTorch的nn.Module和nn.Function類。nn.Module用于定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層，而nn.Function用于定義網(wǎng)絡(luò)中的自定義操作。自定義操作可以使用PyTorch的Tensor操作和其他標(biāo)準(zhǔn)操作來(lái)定義。
創(chuàng)建自定義操作類：創(chuàng)建自定義操作類時(shí)，需要繼承自nn.Function。自定義操作必須包含forward方法和backward方法。在forward方法中，您可以定義自定義節(jié)點(diǎn)的前向計(jì)算；在backward方法中，您可以定義反向傳播的計(jì)算圖。
將自定義操作類添加到網(wǎng)絡(luò)中：您可以使用nn.Module中的register_function方法將自定義操作添加到網(wǎng)絡(luò)中。這將使自定義操作可用于定義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。
修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：您可以使用nn.Module類以及先前自定義的操作來(lái)修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。您可以添加自定義操作作為新的節(jié)點(diǎn)，也可以將自定義操作添加到現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)中。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，演示如何使用自定義操作來(lái)創(chuàng)建新的網(wǎng)絡(luò)。
import torch
from torch.autograd import Function
import torch.nn as nn
class CustomFunction(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
output = input * 2
ctx.save_for_backward(input)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
input, = ctx.saved_tensors
grad_input = grad_output.clone()
grad_input[input < 0] = 0
return grad_input
class CustomNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomNetwork, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5, stride=1)
self.custom_op = CustomFunction.apply
self.fc1 = nn.Linear(6 * 24 * 24, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.custom_op(x)
x = x.view(-1, 6 * 24 * 24)
x = self.fc1(x)
return x在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)自定義操作CustomFunction，該操作將輸入乘以2，并且在反向傳播時(shí)，只計(jì)算非負(fù)輸入的梯度。我們還創(chuàng)建了一個(gè)自定義網(wǎng)絡(luò)CustomNetwork，該網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)卷積層，一個(gè)自定義操作和一個(gè)全連接層。
要使用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，您可以按照以下方式創(chuàng)建一個(gè)實(shí)例，然后將數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中：
net = CustomNetwork() input = torch.randn(1, 3, 28, 28) output = net(input)
這將計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出，并且梯度將正確地傳播回每個(gè)節(jié)點(diǎn)和自定義操作。
到此這篇關(guān)于PyTorch如何修改為自定義節(jié)點(diǎn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch自定義節(jié)點(diǎn)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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