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class Group(SQLModel, table=True):Читать полностью…
"""Group Model"""
id: Annotated[int | None, Field(primary_key=True)] = None
name: Annotated[str, Field(index=True, description="Name of the group")]
# Error
# heroes: Annotated[list["Hero"], Relationship(back_populates="group")] = []
heroes: list["Hero"] = Relationship(back_populates="group")
说来先前我没法用3.14,因为顺着pydantic找下去的某个rust包对3.14在win上的支持坏了啥的,不知道现在好了没
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嗯,是的
可惜那时候我还很菜,不知道graph是啥,代码写的一坨屎,所以勉强能用(torch.compile成功率较高)的后端就默认那个😆
不然估计我也会研究一下其他后端的实现
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
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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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)