Unduh torch mlir - Unduh Kode Sumber torch mlir

torch mlir

ular piton

torch-mlir snapshot snapshot-20240127.1096

Unduh

Proyek Torch-Mlir

Proyek Torch-MLIR bertujuan untuk memberikan dukungan kompiler kelas satu dari ekosistem Pytorch ke ekosistem MLIR.

Proyek ini berpartisipasi dalam proses Inkubator LLVM: Dengan demikian, ini bukan bagian dari rilis LLVM resmi. Meskipun status inkubasi tidak selalu merupakan refleksi dari kelengkapan atau stabilitas kode, itu menunjukkan bahwa proyek belum disahkan sebagai komponen LLVM.

Pytorch Pytorch adalah kerangka pembelajaran mesin open source yang memfasilitasi transisi yang mulus dari penelitian dan prototipe ke penyebaran tingkat produksi.

MLIR Proyek MLIR menawarkan pendekatan baru untuk membangun arsitektur kompiler yang dapat diperluas dan dapat digunakan kembali, yang membahas masalah fragmentasi perangkat lunak, mengurangi biaya pengembangan kompiler spesifik domain, meningkatkan kompilasi untuk perangkat keras heterogen, dan mempromosikan kompatibilitas antara kompiler yang ada.

Torch-mlir Beberapa vendor telah mengadopsi MLIR sebagai lapisan tengah dalam sistem mereka, memungkinkan mereka untuk memetakan kerangka kerja seperti Pytorch, Jax, dan Tensorflow ke MLIR dan kemudian menurunkannya ke perangkat keras target mereka. Kami telah mengamati setengah lusin penurunan kustom dari Pytorch ke MLIR, membuatnya lebih mudah bagi vendor perangkat keras untuk fokus pada nilai unik mereka, daripada perlu menerapkan frontend Pytorch lain untuk MLIR. Tujuan utamanya adalah mirip dengan vendor perangkat keras saat ini yang menambahkan dukungan target LLVM, daripada masing -masing yang menerapkan dentang atau frontend C ++.

Semua jalan dari pytorch ke dialek mlir mlir

Kami memiliki beberapa jalur untuk menurunkan ke dialek MLIR obor.

Onnx sebagai titik masuk.
Fx sebagai titik masuk

Komunikasi Proyek

Saluran #torch-mlir di LLVM Discord - Ini adalah saluran komunikasi paling aktif
Masalah GitHub di sini
Bagian torch-mlir dari Wacana LLVM

Instal Snapshot Torch-Mlir

Pada saat penulisan, kami merilis snapshot pra-buatan dari Torch-Mlir untuk Python 3.11 dan Python 3.10.

Jika Anda telah mendukung versi Python, perintah berikut menginisialisasi lingkungan virtual.

python3.11 -m venv mlir_venv
source mlir_venv/bin/activate

Atau, jika Anda ingin beralih melalui beberapa versi Python menggunakan Conda, Anda dapat membuat lingkungan Conda dengan Python 3.11.

conda create -n torch-mlir python=3.11
conda activate torch-mlir
python -m pip install --upgrade pip

Kemudian, kami dapat menginstal obor-mlir dengan obor dan obor yang sesuai.

 pip install --pre torch-mlir torchvision 
  --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu 
  -f https://github.com/llvm/torch-mlir-release/releases/expanded_assets/dev-wheels

Menggunakan Torch-Mlir

Torch-Mlir terutama merupakan proyek yang diintegrasikan ke dalam kompiler untuk menjembatani mereka ke Pytorch dan Onnx. Jika merenungkan integrasi baru, mungkin bermanfaat untuk merujuk ke hilir yang ada:

IREE
Bilah

Sementara sebagian besar proyek dilakukan melalui jalur pengujian, ada beberapa cara agar pengguna akhir dapat secara langsung menggunakan API tanpa integrasi lebih lanjut:

Fximporter resnet18

 # Get the latest example if you haven't checked out the code
wget https://raw.githubusercontent.com/llvm/torch-mlir/main/projects/pt1/examples/fximporter_resnet18.py

# Run ResNet18 as a standalone script.
python projects/pt1/examples/fximporter_resnet18.py

# Output
load image from https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/26/YellowLabradorLooking_new.jpg
...
PyTorch prediction
[( ' Labrador retriever ' , 70.65674591064453), ( ' golden retriever ' , 4.988346099853516), ( ' Saluki, gazelle hound ' , 4.477451324462891)]
torch-mlir prediction
[( ' Labrador retriever ' , 70.6567153930664), ( ' golden retriever ' , 4.988325119018555), ( ' Saluki, gazelle hound ' , 4.477458477020264)]