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背景

近年來，量化感知訓練是一個較為熱點的問題，可以大大優化量化后訓練造成精度損失的問題，使得訓練過程更加高效。

Torch.fx在這一問題上走在了前列，使用純Python語言實現了對于Torch.nn.Module的解析和向IR的轉換，也可以提供變換后的IR對應的Python代碼，在外部則是提供了簡潔易用的API，大大方便了量化感知訓練過程的搭建。此外，Torch.fx也有助于消除動態圖和靜態圖之間的Gap，可以比較方便地對圖進行操作以及進行算子融合。

OneFlow緊隨其后添加了針對OneFlow的fx，即One-fx，在安裝One-fx之后，用戶可以直接調用oneflow.fx，也可以直接通過import onefx as fx進行使用。

One-fx實現代碼中絕大部分是對于Torch.fx的fork，但根據OneFlow和PyTorch之間存在的差別進行了一些適配或優化。本文將圍繞One-fx適配方式以及在OneFlow中的應用展開。

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FX主要模塊

Symbolioc Trace

Graph Module

Interpreter

Proxy

Passes

其中，前4個模塊共同實現了fx的基本功能，Graph Module和Proxy又是Symbolic Trace的基礎，Passes則是在此基礎上的擴充。

Symbolic Trace的基本概念如上圖所示，最基本的模型運行過程就是從模型定義到模型執行這樣一個流程。

fx則是進行了非侵入式的解析，將模型執行過程轉成一張圖，這張圖中包含了很多個Node，每一個Node都包含了模型中的子模塊或者函數調用信息，然后用戶可以很方便地獲取到所有的Node，并對其進行一些變換操作，最后通過GraphModule重新生成一個模型定義，并對其執行。

其中，在進行模型解析的時候，節點之間變量傳遞也均使用代理后的變量，如y = oneflow.relu(x)，實際上x和y是Proxy(x)和Proxy(y)。

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One-fx實現方式

這里給出一個Fx最簡單的用例，以方便后續對于實現方式的介紹。

import oneflow


class MyModule(oneflow.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = oneflow.nn.Linear(512, 512)


    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        y = oneflow.ones([2, 3])


        x = oneflow.relu(x)
        return y


m = MyModule()


traced = oneflow.fx.symbolic_trace(m)
print(traced.code)
"""
def forward(self, x):
    linear = self.linear(x);  x = None
    relu = oneflow.relu(linear);  linear = None
    _tensor_constant0 = self._tensor_constant0
    return _tensor_constant0
"""

?

函數代理

代理，即fx中的Proxy模塊，目的是在每次進行函數或模塊調用的時候添加一些額外操作，使得對模型的解析和重建得以進行，而包裝則是適配代理的一種方式。

torch.fx中，對于nn.Module的包裝比較易于理解，每當待解析Module中出現了繼承自nn.Module的對象，那么就將其__call__函數替換成包裝過的函數。然而，對于pytorch的函數的代理的實現要更“繞”一些，是借助了__torch_function__這一機制

限于篇幅原因這里不專門對其進行介紹。比較關鍵的點是，OneFlow中沒有這一機制，如果需要添加，那么會是規模很大的、侵入性的，于是One-fx的實現就需要找其它路徑。

我們使用的解決方式是搜索oneflow，oneflow.nn.functional，oneflow._C等模塊中的Callable，并去除其中屬于類的部分，然后對其余函數進行包裝，在每次解析模型之前，會將這些模塊的__dict__中對應項替換成包裝后的函數，并且在解析模型之后重新將這些項進行還原。對于constructor類型的函數，如ones，randn等則不進行代理，直接運行，在最終構建圖的時候作為constant來處理。

對于函數的包裝部分源碼實現如下，每次運行代理后的函數，會先判斷該函數的入參中有沒有Proxy變量，如果有，那么將會創建一個call_function類型的節點并返回Proxy包裝后的節點，否則直接調用原函數并返回結果。

def _create_wrapped_func(orig_fn):
    @functools.wraps(orig_fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        # 判斷參數中是否存在proxy變量
        proxy = _find_proxy(args, kwargs)
        if proxy is not None:
            # 如果參數中有Proxy變量，創建節點并返回Proxy包裝后的節點
            return_proxy = proxy.tracer.create_proxy(
                "call_function", orig_fn, args, kwargs
            )
            return_proxy.node.meta["is_wrapped"] = True
            return return_proxy
        # 如果沒有Proxy變量，直接調用原函數
        return orig_fn(*args, **kwargs)


    return wrapped

其中，return_proxy = proxy.tracer.create_proxy("call_function", orig_fn, args, kwargs)這行代碼指定了使用與入參相同的Tracer來創建節點并返回結果，create_proxy函數定義的主要部分如下，創建節點并在Proxy包裝后返回。

def create_proxy(self, kind: str, target: Target, args: Tuple[Any, ...], kwargs: Dict[str, Any],
                     name: Optional[str] = None, type_expr : Optional[Any] = None,
                     proxy_factory_fn: Callable[[Node], 'Proxy'] = None):
    args_ = self.create_arg(args)
    kwargs_ = self.create_arg(kwargs)
    assert isinstance(args_, tuple)
    assert isinstance(kwargs_, dict)


    # 創建節點
    node = self.create_node(kind, target, args_, kwargs_, name, type_expr)


    if not proxy_factory_fn:
        proxy = self.proxy(node)
    else:
        proxy = proxy_factory_fn(node)


    return proxy

而其中的create_node方法，實際上是調用了Tracer.graph.create_node，在圖中創建節點，主要部分代碼如下，其中op就是fx IR中的op，代表了節點類型，而target則是節點的操作主體，在上面的例子中就是orig_func。

因此，當我們自定義的Module中的forward函數中的所有調用都被包裝之后，實際上再運行forward的時候，就會依次在Tracer.graph中創建節點，這也正是symbolic_trace的基本思路。

def create_node(self, op: str, target: 'Target',
                    args: Optional[Tuple['Argument', ...]] = None,
                    kwargs: Optional[Dict[str, 'Argument']] = None,
                    name: Optional[str] = None,
                    type_expr: Optional[Any] = None) -> Node:
    # 此處有一些assert


    # 創建一個節點名稱，避免重復
    candidate = name if name is not None else self._target_to_str(target)
    name = self._graph_namespace.create_name(candidate, None)
    # 創建節點
    n = Node(self, name, op, target, args, kwargs, type_expr)


    # 建立名稱與節點的映射關系
    self._graph_namespace.associate_name_with_obj(name, n)


    return n

而對于symbolic_trace過程，其核心就是Tracer.trace。這個方法可以分為兩部分，一個是預處理部分，一個是主干部分。其中預處理過程大致定義如下，主要任務是初始化Graph、確立模型以及forward函數和創建包裝后的參數。

如前面所提及的，symbolic trace的基本思路是借助Proxy變量以及包裝后的函數，在每次調用的時候都創建一個節點，因此，forward函數的輸入也需要用Proxy進行包裝，這一步定義在Tracer.create_args_for_root中。

?

def trace(
        self,
        root: Union[oneflow.nn.Module, Callable[..., Any]],
        concrete_args: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    ) -> Graph:
    # 確定模塊主體以及forward函數，其中fn即forward函數
    if isinstance(root, oneflow.nn.Module):
        self.root = root


        assert hasattr(
            type(root), self.traced_func_name
        ), f"traced_func_name={self.traced_func_name} doesn't exist in {type(root).__name__}"


        fn = getattr(type(root), self.traced_func_name)
        self.submodule_paths = {mod: name for name, mod in root.named_modules()}
    else:
        self.root = oneflow.nn.Module()
        fn = root


    tracer_cls: Optional[Type["Tracer"]] = getattr(self, "__class__", None)
    # 在Tracer中初始化一張圖
    self.graph = Graph(tracer_cls=tracer_cls)
    
    self.tensor_attrs: Dict[oneflow.Tensor, str] = {}
    # 這個子函數用于收集模型中所有Tensor類型的變量
    def collect_tensor_attrs(m: oneflow.nn.Module, prefix_atoms: List[str]):
        for k, v in m.__dict__.items():
            if isinstance(v, oneflow.Tensor):
                self.tensor_attrs[v] = ".".join(prefix_atoms + [k])
        for k, v in m.named_children():
            collect_tensor_attrs(v, prefix_atoms + [k])


    collect_tensor_attrs(self.root, [])


    assert isinstance(fn, FunctionType)


    # 獲取fn所在模塊的所有可讀變量
    fn_globals = fn.__globals__
    # 創建包裝后的參數
    fn, args = self.create_args_for_root(
        fn, isinstance(root, oneflow.nn.Module), concrete_args
    )

隨后則是trace的主干部分，這一部分大致代碼如下，主要任務是對函數、方法、模塊進行必要的包裝，然后在Graph中創建節點，完成整個圖的信息。

其中，我們會創建一個Patcher環境并在其中進行這些過程，這是因為對于函數和方法的包裝會直接改變掉某些包中對應函數或方法的行為，為了不讓這種行為的改變溢出到trace的范圍之外，在每次進行包裝的時候會在Patcher中記錄本次操作，然后在_Patcher.__exit__中根據記錄的操作一一還原現場。

# 下面代碼仍然是`trace`函數的一部分


# 定義對于`nn.Module`的getattr方法的包裝
@functools.wraps(_orig_module_getattr)
def module_getattr_wrapper(mod, attr):
    attr_val = _orig_module_getattr(mod, attr)
    return self.getattr(attr, attr_val, parameter_proxy_cache)


# 定義對于`nn.Module`的forward方法的包裝
@functools.wraps(_orig_module_call)
def module_call_wrapper(mod, *args, **kwargs):
    def forward(*args, **kwargs):
        return _orig_module_call(mod, *args, **kwargs)


    _autowrap_check(
        patcher,
        getattr(getattr(mod, "forward", mod), "__globals__", {}),
        self._autowrap_function_ids,
    )
    return self.call_module(mod, forward, args, kwargs)
# 這里Patcher的作用是在退出這一環境的時候恢復現場，避免包裝函數、方法的影響溢出到`trace`之外。
with _Patcher() as patcher:
    # 對`__getattr__`和`nn.Module.__call__`這兩個方法默認進行包裝
    patcher.patch_method(
        oneflow.nn.Module,
        "__getattr__",
        module_getattr_wrapper,
        deduplicate=False,
    )
    patcher.patch_method(
        oneflow.nn.Module, "__call__", module_call_wrapper, deduplicate=False
    )
    # 對預定好需要進行包裝的函數進行包裝
    _patch_wrapped_functions(patcher)
    _autowrap_check(patcher, fn_globals, self._autowrap_function_ids)
    # 遍歷所有需要對其中函數進行自動包裝的package
    for module in self._autowrap_search:
        if module is oneflow:
            dict = {}
            # 當package為oneflow時，對此進行特殊處理，單獨分出一個字典存放原本`oneflow.__dict__`中的內容
            for name, value in module.__dict__.items():
                if not isinstance(value, oneflow.nn.Module) and not value in _oneflow_no_wrapped_functions:
                    dict[name] = value
            _autowrap_check_oneflow(
                patcher, dict, module.__dict__, self._autowrap_function_ids
            )
        else:
            _autowrap_check(
                patcher, module.__dict__, self._autowrap_function_ids
            )
    # 創建節點，這里的`create_node`調用實際上只是創建了最后一個節點，即輸出節點。
    # 但是這里`fn`就是forward函數，在運行這一函數的時候，就會如前面所說依次創建節點。
    self.create_node(
        "output",
        "output",
        (self.create_arg(fn(*args)),),
        {},
        type_expr=fn.__annotations__.get("return", None),
    )

?

其中，_patch_wrapped_functions的實現如下：

def _patch_wrapped_functions(patcher: _Patcher):
    # `_wrapped_fns_to_patch`中包含了所有需要自動包裝的函數
    for frame_dict, name in _wrapped_fns_to_patch:
        if name not in frame_dict:
            if hasattr(builtins, name):
                # 對于built-in函數，不存在于frame_dict中，單獨進行處理來根據名稱獲取函數本身
                orig_fn = getattr(builtins, name)
            else:
                # 如果是oneflow中指定需要包裝的函數，那么就進行獲取，否則拋出名稱無法識別的異常
                is_oneflow_wrapped_function, func = is_oneflow_wrapped_function_and_try_get(name)
                if is_oneflow_wrapped_function:
                    orig_fn = func
                else:
                    raise NameError("Cannot deal with the function %s."%name)
        else:
            # 如果函數名稱已經存在于frame_dict中，直接通過字典查詢來獲得函數
            orig_fn = frame_dict[name]
        # 創建包裝后的函數并進行`patch`，即定義當trace過程結束的時候，如何還原現場
        patcher.patch(frame_dict, name, _create_wrapped_func(orig_fn))
    
    # 對于類中的方法，直接包裝并patch。
    for cls, name in _wrapped_methods_to_patch:
        patcher.patch_method(cls, name, _create_wrapped_method(cls, name))

?

全局包裝

在模型的forward函數中，我們有時不僅會用到框架自帶的模塊或者函數，有點時候還需要用到自定義的函數或者built-in函數，對于這種情況如果不進行處理，那么自然無法接受Proxy(x)的入參。fx中提供了fx.wrap這一API，當用戶需要調用這部分函數的時候，可以實現使用fx.wrap(func)使其被包裝。

例如：

import oneflow


oneflow.fx.wrap(len)
class MyModule(oneflow.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = oneflow.nn.Linear(512, 512)


    def forward(self, x):
        x = self.linear(x) + len(x.shape)
        return x


traced = oneflow.fx.symbolic_trace(MyModule())
print(traced.code)
"""
def forward(self, x):
    linear = self.linear(x)
    getattr_1 = x.shape;  x = None
    len_1 = len(getattr_1);  getattr_1 = None
    add = linear + len_1;  linear = len_1 = None
    return add
"""

?

但是其局限性在于，如果Module的源代碼是來自其它庫，那么在調用的地方使用fx.wrap是不起作用的，在oneflow和torch中都會有這一問題。然而flowvision中有多處使用了built-in function，因此我們添加了一個API，即global_wrap，原理比較簡單，就是直接對某個函數所在的包的__dict__進行修改，用法如下：

# MyModule來自其它包
with oneflow.fx.global_wrap(len):
    m = MyModule()


    traced = oneflow.fx.symbolic_trace(m)
    print(traced.code)
    """
    def forward(self, x):
        linear = self.linear(x);  x = None
        getattr_1 = linear.shape
        len_1 = len(getattr_1);  getattr_1 = None
        relu = oneflow.relu(linear);  linear = None
        add = relu + len_1;  relu = len_1 = None
        return add
    """

?

使用with關鍵字的原因是這種實現方式是直接修改了某個包的__dict__，對于其它地方的調用也會產生影響，因此需要將其限制在一定范圍內。此外，包裝后的函數包含了對類型的判定等一系列操作，也會極大影響built-in函數的性能。

其它適配

其它地方的處理都比較簡單，不需要對實現方式做修改，只需要將細節部分對齊即可，這也體現出oneflow和pytorch在前端部分的高度兼容性。

4

IR設計

fx的IR設計遵循以下幾個原則：

避免支持長尾分布，復雜的樣例。主要關注經典模型的程序捕獲和變換。

使用機器學習從業者已經熟悉的工具和概念，例如Python的數據結構和 PyTorch 中公開記錄的算子 。

使程序捕獲過程具有高度可配置性，以便用戶可以為長尾需求實現自己的解決方案。

fx的IR主要由幾個部分組成;

opcode：即當前操作的類型，可以是placeholder, get_attr, call_function, call_method, call_module, output

name：即給當前操作的命名。

target：當前操作的實體，例如對于call_function類型的操作，可能這一屬性會是 。

args和kwargs：指定當前操作的參數。

通過print_tabular這一API可以很方便美觀地打印出fx中的IR，例如對于以下的MyModule模型，我們可以打印出其IR：

import oneflow


class MyModule(oneflow.nn.Module):
    def __init__(self, do_activation : bool = False):
        super().__init__()
        self.do_activation = do_activation
        self.linear = oneflow.nn.Linear(512, 512)


    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        y = oneflow.ones([2, 3])


        x = oneflow.topk(x, 10)
        return x.relu() + y


traced = oneflow.fx.symbolic_trace(MyModule())
traced.graph.print_tabular()


"""
opcode         name               target                    args                       kwargs
-------------  -----------------  ------------------------  -------------------------  --------
placeholder    x                  x                         ()                         {}
call_module    linear             linear                    (x,)                       {}
call_function  topk                 (linear, 10)               {}
call_method    relu               relu                      (topk,)                    {}
get_attr       _tensor_constant0  _tensor_constant0         ()                         {}
call_function  add                   (relu, _tensor_constant0)  {}
output         output             output                    (add,)                     {}
"""

盡管fx的IR不算強大（例如不能處理動態控制流），但是定義非常簡潔，實現簡單，對于用戶來講上手門檻相對低很多。

5

One-fx應用舉例

OP替換

下面的例子展示了如何將add操作全部替換成mul操作。

import oneflow
from oneflow.fx import symbolic_trace
import operator


class M(oneflow.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return x + y, oneflow.add(x, y), x.add(y)


if __name__ == '__main__':
    traced = symbolic_trace(M())


    patterns = set([operator.add, oneflow.add, "add"])


    for n in traced.graph.nodes:
        if any(n.target == pattern for pattern in patterns):
            with traced.graph.inserting_after(n):
                new_node = traced.graph.call_function(oneflow.mul, n.args, n.kwargs)
                n.replace_all_uses_with(new_node)
            traced.graph.erase_node(n)


    traced.recompile()


    traced.graph.print_tabular()


    print(traced.code)

?

性能分析

以下代碼展示如何使用fx進行模型的性能分析，將原本的模型通過symbolic_trace解析成各個節點，再在其中插入測試性能的操作。

import oneflow
import flowvision.models as models
import statistics, tabulate, time
from typing import Any, Dict, List


class ProfilingInterpreter(oneflow.fx.Interpreter):
    def __init__(self, mod : oneflow.nn.Module):
        gm = oneflow.fx.symbolic_trace(mod)
        super().__init__(gm)


        # 記錄總運行時間
        self.total_runtime_sec : List[float] = []
        # 記錄各個節點運行時間
        self.runtimes_sec : Dict[oneflow.fx.Node, List[float]] = {}


    # 重寫`run`方法，本質上是對基類`run`方法的簡單封裝，在運行前后記錄時間點。
    # 這一方法是Graph整體運行的入口。
    def run(self, *args) -> Any:
        t_start = time.time()
        return_val = super().run(*args)
        t_end = time.time()
        self.total_runtime_sec.append(t_end - t_start)
        return return_val


    # 同上，重寫`run_node`方法，不需要自己寫細節實現，只需要在對基類的`run_node`調用前后記錄時間點即可
    # 這一方法是Graph中運行每個Node的入口。
    def run_node(self, n : oneflow.fx.Node) -> Any:
        t_start = time.time()
        return_val = super().run_node(n)
        t_end = time.time()
        self.runtimes_sec.setdefault(n, [])
        self.runtimes_sec[n].append(t_end - t_start)
        return return_val


    # 定義如何打印性能測試結果
    def summary(self, should_sort : bool = False) -> str:
        # 存儲每個節點的打印信息
        node_summaries : List[List[Any]] = []
        # 由于模塊會被調用多次，所以這里計算一下平均的運行總時長
        mean_total_runtime = statistics.mean(self.total_runtime_sec)


        for node, runtimes in self.runtimes_sec.items():
            mean_runtime = statistics.mean(runtimes)
            # 計算節點運行時間占總時間的比例
            pct_total = mean_runtime / mean_total_runtime * 100
            # 記錄節點信息、節點平均運行時長和節點運行時間占總時間的比例
            node_summaries.append(
                [node.op, str(node), mean_runtime, pct_total])


        # 如果需要，安按照運行時間進行排序
        if should_sort:
            node_summaries.sort(key=lambda s: s[2], reverse=True)


        # 以下是借助tabulate庫進行格式化來美化顯示效果
        headers : List[str] = [
            'Op type', 'Op', 'Average runtime (s)', 'Pct total runtime'
        ]
        return tabulate.tabulate(node_summaries, headers=headers)




if __name__ == '__main__':
    rn18 = models.resnet18()
    rn18.eval()
    input = oneflow.randn(5, 3, 224, 224)
    output = rn18(input)
    interp = ProfilingInterpreter(rn18)
    interp.run(input)
    print(interp.summary(True))

?

效果如下：

算子融合

以下代碼演示如何借助fx將模型中的卷積層和BN層進行融合，對于這種組合，并不需要引入新的算子，只需要對原本conv的權重進行操作即可。

import sys
import oneflow
import oneflow.nn as nn
import numpy as np
import copy
from typing import Dict, Any, Tuple


# 通過直接對權重進行運算的方式進行Conv和BN的融合
def fuse_conv_bn_eval(conv, bn):
    assert(not (conv.training or bn.training)), "Fusion only for eval!"
    fused_conv = copy.deepcopy(conv)


    fused_conv.weight, fused_conv.bias = 
        fuse_conv_bn_weights(fused_conv.weight, fused_conv.bias,
                             bn.running_mean, bn.running_var, bn.eps, bn.weight, bn.bias)


    return fused_conv


# 權重融合方式
def fuse_conv_bn_weights(conv_w, conv_b, bn_rm, bn_rv, bn_eps, bn_w, bn_b):
    if conv_b is None:
        conv_b = oneflow.zeros_like(bn_rm)
    if bn_w is None:
        bn_w = oneflow.ones_like(bn_rm)
    if bn_b is None:
        bn_b = oneflow.zeros_like(bn_rm)
    bn_var_rsqrt = oneflow.rsqrt(bn_rv + bn_eps)


    conv_w = conv_w * (bn_w * bn_var_rsqrt).reshape([-1] + [1] * (len(conv_w.shape) - 1))
    conv_b = (conv_b - bn_rm) * bn_var_rsqrt * bn_w + bn_b


    return oneflow.nn.Parameter(conv_w), oneflow.nn.Parameter(conv_b)


# 根據字符串對名稱進行分割，比如`foo.bar.baz` -> (`foo.bar`, `baz`)
def _parent_name(target : str) -> Tuple[str, str]:
    *parent, name = target.rsplit('.', 1)
    return parent[0] if parent else '', name


def replace_node_module(node: oneflow.fx.Node, modules: Dict[str, Any], new_module: oneflow.nn.Module):
    assert(isinstance(node.target, str))
    parent_name, name = _parent_name(node.target)
    setattr(modules[parent_name], name, new_module)


# 定義對模型進行融合操作的過程
def fuse(model: oneflow.nn.Module) -> oneflow.nn.Module:
    model = copy.deepcopy(model)
    # 先通過fx.symbolic_trace獲取一個GraphModule
    fx_model: oneflow.fx.GraphModule = oneflow.fx.symbolic_trace(model)
    modules = dict(fx_model.named_modules())


    # 遍歷GraphModule中的所有節點，分別進行操作
    for node in fx_model.graph.nodes:
        # 跳過所有不是module的節點
        if node.op != 'call_module':
            continue
        # 檢測到conv+bn的結構后進行融合操作
        if type(modules[node.target]) is nn.BatchNorm2d and type(modules[node.args[0].target]) is nn.Conv2d:
            # conv的輸出同時被其它節點使用，即conv后連接兩個節點時無法融合
            if len(node.args[0].users) > 1:
                continue
            conv = modules[node.args[0].target]
            bn = modules[node.target]
            fused_conv = fuse_conv_bn_eval(conv, bn)
            replace_node_module(node.args[0], modules, fused_conv)
            # 對圖中的邊進行置換，對于用到bn輸出的節點，要更改它們的輸入
            node.replace_all_uses_with(node.args[0])
            # 移除舊的節點
            fx_model.graph.erase_node(node)
    fx_model.graph.lint()
    # 重新建圖（構造模型）
    fx_model.recompile()
    return fx_model




if __name__ == '__main__':
    # 以下引入flowvision中的resnet 18模型，并進行融合前后的benchmark比較
    import flowvision.models as models
    import time


    rn18 = models.resnet18().cuda()
    rn18.eval()


    inp = oneflow.randn(10, 3, 224, 224).cuda()
    output = rn18(inp)


    def benchmark(model, iters=20):
        for _ in range(10):
            model(inp)
        oneflow.cuda.synchronize()
        begin = time.time()
        for _ in range(iters):
            model(inp)
        return str(time.time()-begin)


    fused_rn18 = fuse(rn18)
    unfused_time = benchmark(rn18)
    fused_time = benchmark(fused_rn18)
    print("Unfused time: ", benchmark(rn18))
    print("Fused time: ", benchmark(fused_rn18))
    assert unfused_time > fused_time

?

6

未來計劃

基于fx進行8bit量化感知訓練和部署

基于fx進行算子融合

eager模式下基于fx獲得模型更精確的FLOPs和MACs結果

審核編輯：劉清