tensor sensor

张量传感器

请参阅文章澄清异常并在深度学习代码和张量实现幻灯片（PDF）中可视化张量操作。

（截至2021年9月，M1 MAC在通过Anaconda安装的许多张量库中经历非法说明，因此您应该期望TensorSenSor目前仅在基于Intel的Mac上工作。Pytorch似乎有效。 ）

而不是以下默认异常消息：

 ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 764 is different from 100)

TensOrsensor通过有关哪个操作员引起问题的更多信息来增强该消息，并包括操作数的形状：

 Cause: @ on tensor operand W w/shape (764, 100) and operand X.T w/shape (764, 200)

您还可以获取包含所有子表达形状的表达式的完整计算图。

 W = torch . rand ( size = ( 2000 , 2000 ), dtype = torch . float64 )
b = torch . rand ( size = ( 2000 , 1 ), dtype = torch . float64 )
h = torch . zeros ( size = ( 1_000_000 ,), dtype = int )
x = torch . rand ( size = ( 2000 , 1 ))
z = torch . rand ( size = ( 2000 , 1 ), dtype = torch . complex64 )

tsensor . astviz ( "b = W@b + (h+3).dot(h) + z" , sys . _getframe ())

产生以下具有形状的抽象语法树：

安装

 pip install tensor-sensor             # This will only install the library for you
pip install tensor-sensor[torch]      # install pytorch related dependency
pip install tensor-sensor[tensorflow] # install tensorflow related dependency
pip install tensor-sensor[jax]        # install jax, jaxlib
pip install tensor-sensor[all]        # install tensorflow, pytorch, jax

它为您提供模块tsensor 。我使用以下版本进行了开发和测试

 $ pip list | grep -i flow
tensorflow                         2.5.0
tensorflow-estimator               2.5.0
$ pip list | grep -i numpy
numpy                              1.19.5
numpydoc                           1.1.0
$ pip list | grep -i torch
torch                              1.10.0
torchvision                        0.10.0
$ pip list | grep -i jax
jax                                0.2.20
jaxlib                             0.1.71

tsensor.astviz（）的GraphViz

为了用tsensor.astviz(...)显示抽象的语法树（ASTS），您需要从GraphViz执行的dot ，而不仅仅是Python库。

在Mac上，在张张传感器安装之前或之后执行此操作：

 brew install graphviz

在窗户上，显然您需要

 conda install python-graphviz  # Do this first; get's dot executable and py lib
pip install tensor-sensor      # Or one of the other installs

限制

我依赖于仅是作业或表达式的解析行，因此澄清和解释例程不会处理以下表达的方法：

 def bar(): b + x * 3

而是使用

 def bar():
	b + x * 3

提防副作用！我不做分配，但是您调用副作用的任何功能都将在我重新评估语句时执行。

无法处理连续。

使用Python threading软件包，请勿使用多个线程调用Clarlify（）。 multiprocessing程序包应该很好。

另请注意：我已经建立了自己的解析器来处理TSESOR可以处理的作业 /表达式。

部署（PART的使用）

$ python setup.py sdist upload 

或在本地下载并安装

$ cd ~ /github/tensor-sensor
$ pip install .

托多

• 我可以在调试器中打电话给Pyviz吗？