PyTorch如何修改为自定义节点

更新时间：2023年06月14日 14:27:53 作者：ywfwyht

这篇文章主要介绍了PyTorch如何修改为自定义节点,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

1要将网络修改为自定义节点，需要在该节点上实现新的操作。在 PyTorch 中，可以使用 torch.onnx 模块来导出 PyTorch 模型的 ONNX 格式，因此我们需要修改 op_symbolic 函数来实现新的操作。

首先，创建一个新的 OpSchema 对象，该对象定义了新操作的名称、输入和输出张量等属性。然后，可以定义 op_symbolic 函数来实现新操作的计算。

下面是示例代码：

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，我们首先使用 @staticmethod 装饰器创建了 MyCustomOp 类，并实现了 forward 和 symbolic 函数，这些函数定义了新操作的计算方式和 ONNX 格式的表示方法。

然后，我们使用 ai_graphcore_opset1_schema 函数创建了一个新的 OpSchema 对象，并为新操作定义了输入和输出张量。

最后，我们通过 register_custom_op 和 register_op 函数将自定义操作和 OpSchema 对象注册到 ONNX 中，以便使用 torch.onnx.export 方法将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

2要将网络修改为自定义节点，您需要：

实现自定义节点的 forward 和 backward 函数。
创建一个新的 PyTorch 操作（op）来包装自定义节点。
修改网络图以使用新的操作。

以下是一个示例：

实现自定义节点的 forward 和 backward 函数。

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

这里我们实现了一个乘以 2 的操作，以及后向传播的 ReLU 激活函数。

创建一个新的 PyTorch 操作（op）来包装自定义节点。

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

这里我们使用 CustomNode.apply 来调用自定义节点的前向和后向传播函数。

修改网络图以使用新的操作。

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

在这个例子中，我们添加了一个自定义操作 CustomOp，并将其插入到网络中。

这就是如何将 PyTorch 网络修改为自定义节点的过程。

3要将自定义节点添加到ONNX图中，必须执行以下步骤：

创建自定义运算符

首先，创建一个自定义运算符的类。自定义的类应该继承自torch.nn.Module类。

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

注册自定义运算符

为了使ONNX能够正确地识别您的自定义运算符，您需要在导出模型之前将其注册到ONNX运行时中。

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)

将模型导出为ONNX

现在，您可以使用torch.onnx.export()方法将PyTorch模型导出为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++中加载ONNX模型并使用自定义运算符

最后，在C++中使用ONNX运行时加载导出的模型，并使用自定义运算符来运行它。

#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您可以通过以下步骤来修改PyTorch中的网络，以添加自定义节点：

了解PyTorch的nn.Module和nn.Function类。nn.Module用于定义神经网络中的层，而nn.Function用于定义网络中的自定义操作。自定义操作可以使用PyTorch的Tensor操作和其他标准操作来定义。

创建自定义操作类：创建自定义操作类时，需要继承自nn.Function。自定义操作必须包含forward方法和backward方法。在forward方法中，您可以定义自定义节点的前向计算；在backward方法中，您可以定义反向传播的计算图。

将自定义操作类添加到网络中：您可以使用nn.Module中的register_function方法将自定义操作添加到网络中。这将使自定义操作可用于定义网络中的节点。

修改网络结构：您可以使用nn.Module类以及先前自定义的操作来修改网络结构。您可以添加自定义操作作为新的节点，也可以将自定义操作添加到现有节点中。

下面是一个简单的例子，演示如何使用自定义操作来创建新的网络。

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

在这个例子中，我们定义了一个自定义操作CustomFunction，该操作将输入乘以2，并且在反向传播时，只计算非负输入的梯度。我们还创建了一个自定义网络CustomNetwork，该网络包括一个卷积层，一个自定义操作和一个全连接层。

要使用这个网络，您可以按照以下方式创建一个实例，然后将数据输入到网络中：

net = CustomNetwork()
input = torch.randn(1, 3, 28, 28)
output = net(input)

这将计算网络的输出，并且梯度将正确地传播回每个节点和自定义操作。

到此这篇关于PyTorch如何修改为自定义节点的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch自定义节点内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC
今天小编就为大家分享一篇Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-01-01
Python使用正则表达式实现文本替换的方法
这篇文章主要介绍了Python使用正则表达式实现文本替换的方法,结合实例形式分析了Python使用正则表达式实现文本替换的具体操作步骤与相关使用注意事项,需要的朋友可以参考下
2017-04-04
Python实现数字小写转大写的示例详解
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python实现数字小写转大写的功能，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
2022-12-12
Python数据可视化:饼状图的实例讲解
今天小编就为大家分享一篇Python数据可视化:饼状图的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-12-12
python中session的使用案例详解
这篇文章主要介绍了python session使用,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2023-05-05
详解anaconda离线安装pytorchGPU版
这篇文章主要介绍了详解anaconda离线安装pytorchGPU版，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2020-09-09
详解如何使用numpy提高Python数据分析效率
NumPy是Python语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。本文主要为大家介绍了如何使用numpy提高python数据分析效率，需要的可以参考一下
2023-04-04
利用Python实现模拟登录知乎
这篇文章主要为大家介绍了如何利用Python实现模拟登陆知乎功能，文中的示例代码讲解详细，对我们学习有一定帮助，需要的可以参考一下
2022-05-05
Python3批量移动指定文件到指定文件夹方法示例
这篇文章主要给大家介绍了关于Python3批量移动指定文件到指定文件夹的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Python3具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
2019-09-09
python判断一个对象是否可迭代的例子
今天小编就为大家分享一篇python判断一个对象是否可迭代的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-07-07