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浅谈Pytorch与Torch的关系

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

前言

Pytorch发布已经有一段时间了,我们在使用中也发现了其独特的动态图设计,让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

上面的对比图来源于官网,官方认为,这两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系,在Pytorch中所有计算的中间变量都存在于计算图中,所有的model都可以共享中间变量。而在torch中的中间变量则在每一个模块中,想要调用其他模块的参数就必须首先复制这个模块然后再调用

当然,Python有很多特性是lua语言不具备的,Python的debug功能比lua强大很多,所以效率也就提升了。

Pytorch与Torch

接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。

我们都知道Pytorch采用python语言接口来实现编程,而torch是采用lua语言,Lua是一个什么样的语言,可以这样说,Lua相当于一个小型加强版的C,支持类和面向对象,运行效率极高,与C语言结合“特别默契”,也就是说在Lua中使用C语言非常容易也很舒服。

因此,torch是采用C语言作为底层,然后lua语言为接口的深度学习库。而Pytorch呢,Pytorch其实也是主要采用C语言为接口(相关文章),另外除了C语言那还有C++了,因为Pytorch吸收结合了caffe2,进行了很多代码合并,现在Pytorch的底层虽然大部分还是C语言,但是接口什么的也逐渐向C++过渡。

目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

编写模型方面的区别

我们来简单说一下pytorch和torch在编写模型上一些简单的区别,pytorch在编写模型的时候最大的特点就是利用autograd技术来实现自动求导,也就是不需要我们再去麻烦地写一些反向的计算函数,这点上继承了torch。

举个例子:

pytorch中,我们通过继承nn.Module设计一个层,然后定义我们平常使用的成员函数:__init__forward,这两个函数相比我们都很熟悉,另外content_hook是一个hook函数,通常在需要读取中间参数的时候使用:

# 这个层是风格迁移中的内容层
class ContentLoss(nn.Module):

    def __init__(self, target, weight):
        super(ContentLoss, self).__init__()
        self.target = target.detach()
        self.weight = weight
        self.loss = 0

    def forward(self, input):
        self.loss = F.mse_loss(input, self.target) * self.weight
        return input

    # 这个hook通过register_backward_hook后进行绑定才能使用
    # 通过绑定后,这里的函数在这个层进行backward的时候会执行
    # 在里面我们可以自定义一些操作实现其他的功能,比如修改grad_input
    def content_hook(self, module, grad_input, grad_output):
        return grad_input

而在torch中是这样设计的,我们利用lua语言的特定来设计class,__initupdateOutput和上面对应的__init__forward功能相同。其实torch也是有forward函数实现,但是由于torch的局限性,不建议直接修改forward,我们需要修改updateOutput函数来实现forward操作:

local ContentLoss, parent = torch.class('nn.ContentLoss', 'nn.Module')

function ContentLoss:__init(strength, target)
  parent.__init(self)
  self.strength = strength
  self.target = target
  self.loss = 0
  self.crit = nn.MSECriterion()
end

-- 就是得到输入输出output
function ContentLoss:updateOutput(input)
  if input:nElement() == self.target:nElement() then
    self.loss = self.crit:forward(input, self.target) * self.strength
  else
    print('WARNING: Skipping content loss')
  end
  self.output = input
  return self.output
end

-- 这里的函数在backward的时候会执行
function ContentLoss:updateGradInput(input, gradOutput)
  if input:nElement() == self.target:nElement() then
    self.gradInput = self.crit:backward(input, self.target)
  end
  self.gradInput:mul(self.strength)
  self.gradInput:add(gradOutput)
  return self.gradInput
end

我们通过对比Pytorch和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的:

pytorch:

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

torch:

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

依赖库区别

Pytorch借助于Python强大的第三方库,已经存在的库可以直接使用,利用我们的图像读取直接使用Python自带的PIL图像库或者python-opencv都可以,其他各种想要实现的功能都可以利用python强大的第三方库实现:

https://oldpan.me/archives/pytorch-transforms-opencv-scikit-image
https://oldpan.me/archives/pytorch-tensor-image-transform

而在torch中同样有很多Lua语言下开发的很多包:

《浅谈Pytorch与Torch的关系》

torch可以很方便地拓展cuda和c代码实现更加丰富的自定义层和算法操作。

而pytorch的可以看这里:https://oldpan.me/archives/pytorch-combine-c-and-cuda

后记

暂且说这么多,Pytorch和Torch都很优秀,现在仍然有很多优秀的项目是使用torch来编写,Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴,闲暇之余,我们也可以看看Torch的代码,体验一下其优秀的构架和设计。

Torch-WIki:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

参考资料:
https://apaszke.github.io/torch-internals.html

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