PyTorch中的FX图

一.FX 图介绍

  FX 图是 PyTorch 中的一个主要数据结构，用于在 FX 中间表示（Intermediate Representation，IR）中表示程序。FX 图由一系列节点组成，每个节点代表调用站点（比如运算符、方法和模块）。

  FX 图的主要目标是提供一种方式来转换和优化 PyTorch 模型。通过将模型表示为 FX 图，用户可以更轻松地进行各种转换，例如设备移动（例如，将模型从 CPU 移动到 GPU），量化，剪枝，融合等。

二.FX 图示例

  以下是一个简单的 FX 图示例：

import torch
import torch.fx as fx

# Define a simple PyTorch model
class Model(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * 2

model = Model()

# Use FX to create a graph representation of the model
graph = fx.symbolic_trace(model)

# Print the graph
print(graph)

  在这个例子中，首先定义了一个简单的 PyTorch 模型，然后使用 FX 的 symbolic_trace 函数来创建该模型的图表示。最后，打印出了图。每个 FX 图都由一系列节点组成，每个节点代表一个操作。在上述示例中，图中只有一个节点，代表乘法操作。

参考文献

• torch.fx — PyTorch 2.1 documentation：https://pytorch.org/docs/stable/fx.html
• PyTorch 新技能解锁：torch.fx：https://zhuanlan.zhihu.com/p/428735136
• (prototype) FX Graph Mode Quantization User Guide：https://pytorch.org/tutorials/prototype/fx_graph_mode_quant_guide.html
• 实践 torch.fx 第一篇——基于 Pytorch 的模型优化量化神器：https://www.cvmart.net/community/detail/6230
• 用沐神的方法阅读 PyTorch FX 论文：http://giantpandacv.com/project/PyTorch/用沐神的方法阅读PyTorch%20FX论文/

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