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Telegram-канал pythonzh - Python 中文交流

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没记错的话torch.compile有好几个后端,那个loop跑在python上的只是其中一个

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听起来没有很难解决。之前这个讨论dl群好像也进行过,过程我不记得了结论好像是效率差不多了

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根本原因在PyTorch.compile的loop是还是跑在Python上面的,只是编译成了C++的C Extension。层次一深cuda->c++->python->c++->cuda的路径上面python段会产生很多开销。
jax.jit编译之后整个函数就都完全不在Python里面跑了,层次深浅对整体影响不大。
(23年的测试了,不知道现在PyTorch有没有优化过了)

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用keras然后选jax后端开jit也可以,一样快

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模型层数深一点,瘦一点(CPU成为瓶颈),然后跟jax这种比一比。
天壤之别。

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重点不是谁写的,而是对不对😒

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其实主要是 tensorflow 1.x 的问题

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Pip 确实支持 lock file [1]。不过好像还是实验性的,具体我不了解 😶

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pip不是有requirements file吗

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是 golang 啦,因为 scheduler 的原因,调用现有的 C 库很慢,所以倾向于重写

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是的,不够pure😆
不过uv不是库,可能也不会被算到应该pure的那一类里面

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就是全部都是python代码,没有任何c拓展(c拓展是python连接其他语言的入口)

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你把python改成其他名字, 不就废了

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展开目录之前怎么知道这是不是python包, 就像pycharm那样, 包图标不一样, 有这个主题就好了

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有什么vscode插件能识别出当前目录是否包含__init__.py文件吗

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因为我用pytorch的时候,torch刚刚出2.0,torch.compile经常出bug。不能等他修,就得自己看源码看是我的代码有问题还是他的代码有bug😆
自然而然知道torch.compile里面是啥了

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你这研究挺深啊,一般都是定义一下网络结构就开始摸鱼炼丹了反正都要等很久

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不过差距仅限于深层小模型。层次不深,或者每一层计算量很大的话差距就不明显了。

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差,差很多
我训的小模型pytorch.compile和jax.jit能有2~3倍的训练效率差

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gemini写的,我刚刚问了gemini,给了一模一样的答案。

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哎算了,tensorflow 这东西谁见了都头痛

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出了bug应该就是改几个函数的事儿吧,numpy版本兼容性差不差?

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numpy 版本要求不一致就老实了

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golang我是一点儿也不知道。。。
我说的就是py~~

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不过现在很少听到追求pure python的了,反倒给我一种感觉c++(近两年可能是ruast) backend变得比较“潮”了。

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那么,这和 UV 的关系是什么……难道是说 UV 是用 Rust 写的,所以不够“pure” 😮

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目录包含__init__.py和不包含, 图标是否能区分

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=PKief.material-icon-theme

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祝大家 2026 年新年快樂 🎊🎊🥳🥳
(來自 UTC+3 的祝福)

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大佬们,给我项目给个star,最好再给点建议感谢
https://github.com/Seeed-Projects/YOLOv11-Hailo-Tracker

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