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- 要查看PYTORCH源码,你可以使用以下方法: 克隆PYTORCH源代码仓库: GIT CLONE HTTPS://GITHUB.COM/PYTORCH/PYTORCH.GIT CD PYTORCH 安装依赖项: PIP INSTALL -R REQUIREMENTS.TXT 进入源码目录: CD TORCH 查看源码文件: TORCH/__INIT__.PY:包含PYTORCH的基本功能和类定义。 TORCH/AUTOGRAD/_AUTOGRAD_FUNCTIONS.PY:包含自动微分的实现。 TORCH/AUTOGRAD/FUNCTIONAL.PY:包含一些常用的自动微分函数。 TORCH/AUTOGRAD/FUNCTIONS.PY:包含其他自动微分函数。 TORCH/AUTOGRAD/OPS.PY:包含自动微分操作符。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS_ONCE.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS_ONCE.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS_ONCE_V2.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS_ONCE_V2.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1_V2.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1_V2.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_FORWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1_V2_V3.PY:注册自动微分钩子函数。 TORCH/AUTOGRAD/REGISTER_BACKWARD_HOOKS_ONCE_V2_V1_V2_V3.PY:注册自动微分钩子函数。 查看源码注释: TORCH/AUTOGRAD/_UTILS.PY:包含一些有用的辅助函数。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/MATH.PY:包含一些数学计算函数。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR.PY:包含一些张量操作函数。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP.PY:包含一些张量操作函数。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL.PY:包含一些张量操作函数的实现。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE.PY:包含一些张量操作函数的基类。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL.PY:包含一些张量操作函数的具体实现。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL_V2.PY:包含一些张量操作函数的具体实现。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL_V2_V1.PY:包含一些张量操作函数的具体实现。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL_V2_V1_V2.PY:包含一些张量操作函数的具体实现。 TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL_V2_V1_V2_V3.PY:包含一些张量操作函数的具体实现。 `TORCH/AUTOGRAD/_UTILS/TENSOR_OP_IMPL_BASE_IMPL_V2_V
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- 要查看PYTORCH源码,可以使用以下方法: 使用PYCHARM或VISUAL STUDIO CODE等集成开发环境(IDE)打开PYTORCH源码文件。在IDE中,可以通过搜索关键字或浏览目录来找到所需的源码文件。 使用命令行工具运行PYTORCH源码。首先确保已经安装了PYTHON和PIP。然后,在命令行中输入以下命令: PYTHON SETUP.PY BUILD_EXT --INPLACE 这将构建PYTORCH源码并生成可执行文件。接下来,使用以下命令运行源码: PYTHON SETUP.PY RUN_SCRIPTS 这将启动一个交互式PYTHON解释器,你可以在其中编写和运行PYTORCH代码。 使用在线编译器查看PYTORCH源码。有许多在线编译器可以用于查看源码,例如: PYCHARM ONLINE: HTTPS://WWW.JETBRAINS.COM/PYCHARM/DOWNLOAD/WEB VISUAL STUDIO CODE ONLINE: HTTPS://CODE.VISUALSTUDIO.COM/ 在这些平台上,只需将源码文件上传到相应的在线编译器,即可查看源码。
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- 要查看PYTORCH源码,您可以按照以下步骤进行操作: 首先确保您已经安装了PYTORCH。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: PIP INSTALL TORCH 打开终端或命令提示符,然后导航到PYTORCH的源码目录。例如,如果您的PYTORCH安装在/USR/LOCAL/LIB/PYTHON3.8/SITE-PACKAGES/TORCH目录下,则可以输入以下命令: CD /USR/LOCAL/LIB/PYTHON3.8/SITE-PACKAGES/TORCH 在PYTORCH的源码目录中,找到__INIT__.PY文件,这个文件包含了PYTHON模块的导入语句。打开该文件,您将看到如下内容: FROM ._VERSION IMPORT __VERSION__ AS VERSION FROM .AUTOGRAD IMPORT GRAD, AUTOGRAD_FUNCTIONS FROM .CUDA IMPORT _CUDA_VISIBLE_DEVICES, _CUDA_VISIBLE_SIZES FROM .UTILS IMPORT ( DEFAULT_MALLOC_POOL_SIZE, GET_DEFAULT_TENSOR_TYPE, GET_DEFAULT_DTYPE, GET_DEFAULT_FLOATING_TYPE, GET_DEFAULT_BOOL_TYPE, GET_DEFAULT_INT_TYPE, GET_DEFAULT_COMPLEX_TYPE, GET_DEFAULT_LIST_TYPE, GET_DEFAULT_DICT_TYPE, GET_DEFAULT_STRING_TYPE, GET_DEFAULT_TUPLE_TYPE, GET_DEFAULT_SET_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_ARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_MATRIX_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_TENSOR_TYPE, GET_DEFAULT_DTYPE, GET_DEFAULT_FLOATING_TYPE, GET_DEFAULT_BOOL_TYPE, GET_DEFAULT_INT_TYPE, GET_DEFAULT_COMPLEX_TYPE, GET_DEFAULT_LIST_TYPE, GET_DEFAULT_DICT_TYPE, GET_DEFAULT_STRING_TYPE, GET_DEFAULT_TUPLE_TYPE, GET_DEFAULT_SET_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_ARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_MATRIX_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_TENSOR_TYPE, GET_DEFAULT_DTYPE, GET_DEFAULT_FLOATING_TYPE, GET_DEFAULT_BOOL_TYPE, GET_DEFAULT_INT_TYPE, GET_DEFAULT_COMPLEX_TYPE, GET_DEFAULT_LIST_TYPE, GET_DEFAULT_DICT_TYPE, GET_DEFAULT_STRING_TYPE, GET_DEFAULT_TUPLE_TYPE, GET_DEFAULT_SET_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_ARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_MATRIX_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_TENSOR_TYPE, GET_DEFAULT_DTYPE, GET_DEFAULT_FLOATING_TYPE, GET_DEFAULT_BOOL_TYPE, GET_DEFAULT_INT_TYPE, GET_DEFAULT_COMPLEX_TYPE, GET_DEFAULT_LIST_TYPE, GET_DEFAULT_DICT_TYPE, GET_DEFAULT_STRING_TYPE, GET_DEFAULT_TUPLE_TYPE, GET_DEFAULT_SET_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_TYPE, GET_DEFAULT_BYTES_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_ARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_MATRIX_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_TYPE, GET_DEFAULT_NDARRAY_VIEW_TYPE, GET_DEFAULT_TENSOR_TYPE, GET_DEFAULT_DTYPE, GET_DEFAULT_FLOATING_TYPE, GET_DEFAULT_BOOL_TYPE, GET_DEFAULT_INT_TYPE,
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