tensor sensor

張量傳感器

請參閱文章澄清異常並在深度學習代碼和張量實現幻燈片（PDF）中可視化張量操作。

（截至2021年9月，M1 MAC在通過Anaconda安裝的許多張量庫中經歷非法說明，因此您應該期望TensorSenSor目前僅在基於Intel的Mac上工作。Pytorch似乎有效。 ）

而不是以下默認異常消息：

 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通過有關哪個操作員引起問題的更多信息來增強該消息，並包括操作數的形狀：

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

您還可以獲取包含所有子表達形狀的表達式的完整計算圖。

 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 ())

產生以下具有形狀的抽象語法樹：

安裝

 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

它為您提供模塊tsensor 。我使用以下版本進行了開發和測試

 $ 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

為了用tsensor.astviz(...)顯示抽象的語法樹（ASTS），您需要從GraphViz執行的dot ，而不僅僅是Python庫。

在Mac上，在張張傳感器安裝之前或之後執行此操作：

 brew install graphviz

在窗戶上，顯然您需要

 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

我依賴於僅是作業或表達式的解析行，因此澄清和解釋例程不會處理以下表達的方法：

 def bar(): b + x * 3

而是使用

 def bar():
	b + x * 3

提防副作用！我不做分配，但是您調用副作用的任何功能都將在我重新評估語句時執行。

無法處理連續。

使用Python threading軟件包，請勿使用多個線程調用Clarlify（）。 multiprocessing程序包應該很好。

另請注意：我已經建立了自己的解析器來處理TSESOR可以處理的作業 /表達式。

部署（PART的使用）

$ python setup.py sdist upload 

或在本地下載並安裝

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

托多

• 我可以在調試器中打電話給Pyviz嗎？