终于可用可组合函数转换库！PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

机器之心报道

编辑：杜伟、陈萍

PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。

近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。

假如你是一名长期的 TensorFlow 用户，你一直想切换到 JAX 或 PyTorch，或许 1.11 版本能为你带来帮助。

PyTorch地址：https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/

本次亮点可总结为如下：

• TorchData 是一个新的库，用于通用模块化数据加载原型，可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline。

• functorch 是一个向 PyTorch 添加可组合函数转换的库。

• 分布式数据并行 (DDP) 静态图优化趋于稳定。

网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！

推出 TorchData 

TorchData Beta 版：这是一个通用模块化数据加载原型库，用于轻松构建灵活且高性能的数据 pipeline。根据社区反馈，PyTorch 官方发现现有的 DataLoader 将太多的功能捆绑在一起，难以扩展。此外，不同的用例通常必须重写相同的数据加载实用程序。TorchData 的目标是通过 Iterable-style 和 Map-style 的构建块 DataPipes 来实现可组合数据加载，这些构建块与 PyTorch 的 DataLoader 达到开箱即用。

DataPipe 接受 Python 数据结构上一些访问函数：__iter__用于 IterDataPipe，__getitem__用于 MapDataPipe，它们会返回一个新的访问函数。你可以将多个 DataPipe 连接在一起，形成数据 pipeline，以执行必要的数据转换工作。PyTorch 官方已经实现了超过 50 个 DataPipes，它们提供了不同的核心功能，比如打开文件、解析文本、转换样本、缓存、shuffling 和批处理。那些对连接到云提供商（如谷歌 Drive 或 AWS S3）感兴趣的用户， fsspec 和 iopath DataPipes 会提供帮助。想了解更对关于 IterDataPipe 和 MapDataPipe 的研究者，可以参考官方文档。

在 PyTorch1.1 版本中，一些 PyTorch 域库已经将数据集迁移到 DataPipes。在 TorchText 中提供的流行数据集是使用 DataPipes 实现的，其 SST-2 二进制文本分类教程的一部分演示了如何使用 DataPipes 为模型预处理数据。在 TorchVision 和 TorchRec 中还有其他数据集的原型实现。你可以参考官方提供的具体的示例。

TorchData 文档已经上线，它包含一个教程，教程介绍了如何使用 DataPipes、将它们与 DataLoader 一起使用、如何实现自定义。

推出 functorch

PyTorch 官方宣布推出 functorch 的首个 beta 版本。受到 Google JAX 的极大启发，functorch 是一个向 PyTorch 添加可组合函数转换的库。该库旨在提供可组合的 vmap（向量化）和 autodiff 转换，可与 PyTorch 模块和 PyTorch autograd 一起使用，并具有良好的渴望模式（eager-mode）性能。

可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例：

• 计算每样本梯度（per-sample-gradients）（或者其他每样本量）

• 单机运行模型集合

• 在 MAML 内循环中高效地批处理任务

• 高效地计算（批处理）雅可比矩阵（Jacobians）和黑塞矩阵（Hessians）

vmap（向量化）、vjp（反向模式 AD）和 jvp（前向模式 AD）转换的组合使得用户毫不费劲地表达上述内容，无需为每个转换设计单独的库。

分布式训练：稳定的 DDP 静态图

DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用 / 未使用的参数，因此它可以确定地了解相关状态，例如哪些钩子（hook）将触发、钩子将触发多少次以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序。 

静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。当存在未使用的参数时，静态图功能也会应用性能优化，例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数，并启用动态分桶（bucketing）顺序。DDP 静态图中的这些优化为一些推荐模型带来了 10% 的 QPS 增益。

要启用静态图，只需在 DDP API 中设置 static_graph=True ，如下代码所示：

ddp_model = DistributedDataParallel(model, static_graph=True)

PyTorch 1.11一些更新

在 Python API 方面：修复了 python deepcopy 以正确复制 Tensor 对象上的所有属性，此更改可确保 Tensor 上的 deepcopy 操作能正确复制所有属性（而不仅仅是普通的 Tensor 属性）。

在 torch.linspace 和 torch.logspace 中，steps 参数不再是可选的。此参数在 PyTorch 1.10.2 中默认为 100，但已被弃用。在 PyTorch 1.11 中，它不再是可选的。

在 CUDA 方面，删除了 THCeilDiv 函数和相应的 THC/THCDeviceUtils.cuh header；删除 THCudaCheck；删除 THCudaMalloc()， THCudaFree()， THCThrustAllocator.cuh。

• 添加复数支持 Adagrad 和 Adadelta 优化器；

• 添加 torch.nn.utils.rnn.{unpack_sequence,unpad_sequence}函数；

• 为 GPU 上的 CSR 张量添加了 torch.sparse.sampled_addmm；

基础设施支持：

• 添加了对 ROCm 4.3.1 的支持

• 添加了对 ROCm 4.5.2 的支持 

• 添加了对 CUDA 11.5 的支持 

• 添加了对启用 CUDA 的 Bazel 构建的支持 

• 添加了对 Python 3.10 的支持

更多内容请参考：https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.11.0

网友评论

PyTorch 1.11 的发布，给用户带来了一些惊喜。有网友表示，我都转到 JAX 了，这波是要诱惑我回归 PyTorch 啊。

更有网友认为，PyTorch 1.11 将成为游戏改变者（game-changer）。

还有网友对首个 beta 版本的 functorch 库表示了肯定，有了它，终于补足了与 JAX 相比的一块短板。

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