1.pytorch源码阅读系列之Parameter类
2.PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module
3.PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解
4.PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
5.PyTorch源码学习 - （13）模型的码阅保存与加载
6.PyTorch - DataLoader 源码解析（一）

pytorch源码阅读系列之Parameter类

       PyTorch中，weight和bias的码阅管理是通过Parameter类实现的，它在Linear类的码阅初始化函数中起关键作用1。Parameter不仅作为Module类的码阅内置属性，还能自动加入到Module的码阅参数列表中，通过parameters()方法可方便获取。码阅在线文章阅读源码让我们深入理解Parameter类及其在Module中的码阅运用。

       Parameter类的码阅作用主要体现在：作为Module的参数，它能自动注册，码阅并可通过迭代器访问。码阅为了验证，码阅我们自定义一个Net实例，码阅其layer的码阅weight和bias，以及自定义的码阅fun_param都是Parameter类型，都可在Net的码阅named_parameters()中找到2。

       进一步研究Parameter类的__new__()方法，虽然它继承自torch.Tensor，但没有显式的__init__()，实际在Module类的__setattr__()方法中进行参数注册3。当我们在Module实例上设置属性为Parameter时，会触发__setattr__()，其中的逻辑包括删除重复的属性名，确保Parameter类型且Module的初始化函数已执行，然后通过register_parameter()函数将其添加到_module的_parameters属性中。

       总的来说，PyTorch通过在类实例属性赋值时进行自动注册，实现了Parameter与Module的有效集成，确保了网络参数的管理与访问的便捷性4。要了解更多细节，可以参考相关源码链接1,2,3。

       1 github.com/pytorch/pyto...

       2 github.com/pytorch/pyto...

       3 github.com/pytorch/pyto...

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fabric 源码参数移动到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twemproxy源码计算都在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）。

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，silk 源码内存占用较高，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guava源码核心方法包括：

       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源码学习 - （）模型的保存与加载

       在PyTorch源码中，模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件，而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。

       在具体的实现中，`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`，`torch._open_zipfile_writer`，`torch._open_zipfile_writer_file`，`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器，进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程，`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄，`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。

       对于模型加载，`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器，限制了处理的数据类型，确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置，以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中，Python和C++的结合是关键，PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板，`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT（Just-In-Time）编译系统，将C++类对象绑定到Python环境，实现高效的动态编译。

       在PyTorch中，Python主要负责管理C++对象，核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法，以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合，PyTorch实现了高性能和易用性的统一，为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看，PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理，以及Python与C++的高效结合，确保了模型的高效持久化与灵活加载，为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

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。