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论文Gotch 
概述
gotch 为 Pytorch C++ API（Libtorch）创建了一个薄包装层，以利用其已经优化的 C++ 张量 API（3039个）和支持 CUDA 的动态图计算，并提供惯用的 Go API 用于在 Go 中开发和实现深度学习。
一些特性包括
- 全面的 Pytorch 张量 API（2525个）
- 功能齐全的 Pytorch 动态图计算
- JIT 接口，用于运行使用 PyTorch Python API 训练/保存的模型
- 加载预训练的 Pytorch 模型并进行推理
- 纯 Go API 用于构建和训练神经网络模型，同时支持 CPU 和 GPU
- 最新的图像模型
- NLP 语言模型 - 在单独的包中使用 gotch 和纯 Go 分词器构建的 Transformer。
gotch 正处于积极开发模式，可能会有 API 破坏性更改。欢迎提出拉取请求、报告问题或讨论任何疑虑。欢迎所有贡献。
gotch 当前版本为 v0.9.1
依赖项
- Pytorch 的 Libtorch C++ v2.1.0 库
- Clang-17/Clang++-17 编译器
安装
- 如果可用 CUDA，默认 CUDA 版本为
11.8，否则使用 CPU 版本。 - 默认 Pytorch C++ API 版本为
2.1.0
注意：libtorch 将安装在 /usr/local/lib
CPU
步骤 1：设置 libtorch（如果您的机器上已安装有效的 libtorch，请跳过此步骤！）
wget https://github.com/sugarme/gotch/releases/download/v0.9.0/setup-libtorch.sh
chmod +x setup-libtorch.sh
export CUDA_VER=cpu && bash setup-libtorch.sh
更新环境：在 Debian/Ubuntu 中，在 .bashrc 文件中添加/更新以下行
export GOTCH_LIBTORCH="/usr/local/lib/libtorch"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib"
export CPATH="$CPATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib:$GOTCH_LIBTORCH/include:$GOTCH_LIBTORCH/include/torch/csrc/api/include"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib"
步骤 2：设置 gotch
wget https://github.com/sugarme/gotch/releases/download/v0.9.0/setup-gotch.sh
chmod +x setup-gotch.sh
export CUDA_VER=cpu && export GOTCH_VER=v0.9.1 && bash setup-gotch.sh
GPU
注意：确保您的机器有可用的 CUDA。
- 检查版本：
nvidia-smi - 在此安装 nvidia 驱动程序
- 在此安装 CUDA
- 在此安装 CuDNN
步骤 1：设置 libtorch（如果您的机器上已安装有效的 libtorch，请跳过此步骤！）
wget https://github.com/sugarme/gotch/releases/download/v0.9.0/setup-libtorch.sh
chmod +x setup-libtorch.sh
export CUDA_VER=11.8 && bash setup-libtorch.sh
更新环境：在 Debian/Ubuntu 中，在 .bashrc 文件中添加/更新以下行
export GOTCH_LIBTORCH="/usr/local/lib/libtorch"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib"
export CPATH="$CPATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib:$GOTCH_LIBTORCH/include:$GOTCH_LIBTORCH/include/torch/csrc/api/include"
LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:$GOTCH_LIBTORCH/lib:/usr/lib64-nvidia:/usr/local/cuda-${CUDA_VERSION}/lib64"
步骤 2：设置 gotch
wget https://github.com/sugarme/gotch/releases/download/v0.9.0/setup-gotch.sh
chmod +x setup-gotch.sh
export CUDA_VER=11.8 && export GOTCH_VER=v0.9.1 && bash setup-gotch.sh
示例
基本张量操作
import (
"fmt"
"github.com/sugarme/gotch"
"github.com/sugarme/gotch/ts"
)
func basicOps() {
xs := ts.MustRand([]int64{3, 5, 6}, gotch.Float, gotch.CPU)
fmt.Printf("%8.3f\n", xs)
fmt.Printf("%i", xs)
/*
(1,.,.) =
0.391 0.055 0.638 0.514 0.757 0.446
0.817 0.075 0.437 0.452 0.077 0.492
0.504 0.945 0.863 0.243 0.254 0.640
0.850 0.132 0.763 0.572 0.216 0.116
0.410 0.660 0.156 0.336 0.885 0.391
(2,.,.) =
0.952 0.731 0.380 0.390 0.374 0.001
0.455 0.142 0.088 0.039 0.862 0.939
0.621 0.198 0.728 0.914 0.168 0.057
0.655 0.231 0.680 0.069 0.803 0.243
0.853 0.729 0.983 0.534 0.749 0.624
(3,.,.) =
0.734 0.447 0.914 0.956 0.269 0.000
0.427 0.034 0.477 0.535 0.440 0.972
0.407 0.945 0.099 0.184 0.778 0.058
0.482 0.996 0.085 0.605 0.282 0.671
0.887 0.029 0.005 0.216 0.354 0.262
张量信息：
形状： [3 5 6]
数据类型： float32
设备： {CPU 1}
已定义： true
*/
// 基本张量操作
ts1 := ts.MustArange(ts.IntScalar(6), gotch.Int64, gotch.CPU).MustView([]int64{2, 3}, true)
defer ts1.MustDrop()
ts2 := ts.MustOnes([]int64{3, 4}, gotch.Int64, gotch.CPU)
defer ts2.MustDrop()
mul := ts1.MustMatmul(ts2, false)
defer mul.MustDrop()
fmt.Printf("ts1:\n%2d", ts1)
fmt.Printf("ts2:\n%2d", ts2)
fmt.Printf("mul 张量 (ts1 x ts2):\n%2d", mul)
/*
ts1:
0 1 2
3 4 5
ts2:
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
mul 张量 (ts1 x ts2):
3 3 3 3
12 12 12 12
*/
// 原地操作 ts3 := ts.MustOnes([]int64{2, 3}, gotch.Float, gotch.CPU) fmt.Printf("之前:\n%v", ts3) ts3.MustAddScalar_(ts.FloatScalar(2.0)) fmt.Printf("之后 (ts3 + 2.0):\n%v", ts3)
/*
之前:
1 1 1
1 1 1
之后 (ts3 + 2.0):
3 3 3
3 3 3
*/
}
### 简化卷积神经网络
```go
import (
"fmt"
"github.com/sugarme/gotch"
"github.com/sugarme/gotch/nn"
"github.com/sugarme/gotch/ts"
)
type Net struct {
conv1 *nn.Conv2D
conv2 *nn.Conv2D
fc *nn.Linear
}
func newNet(vs *nn.Path) *Net {
conv1 := nn.NewConv2D(vs, 1, 16, 2, nn.DefaultConv2DConfig())
conv2 := nn.NewConv2D(vs, 16, 10, 2, nn.DefaultConv2DConfig())
fc := nn.NewLinear(vs, 10, 10, nn.DefaultLinearConfig())
return &Net{
conv1,
conv2,
fc,
}
}
func (n Net) ForwardT(xs *ts.Tensor, train bool) *ts.Tensor {
xs = xs.MustView([]int64{-1, 1, 8, 8}, false)
outC1 := xs.Apply(n.conv1)
outMP1 := outC1.MaxPool2DDefault(2, true)
defer outMP1.MustDrop()
outC2 := outMP1.Apply(n.conv2)
outMP2 := outC2.MaxPool2DDefault(2, true)
outView2 := outMP2.MustView([]int64{-1, 10}, true)
defer outView2.MustDrop()
outFC := outView2.Apply(n.fc)
return outFC.MustRelu(true)
}
func main() {
vs := nn.NewVarStore(gotch.CPU)
net := newNet(vs.Root())
xs := ts.MustOnes([]int64{8, 8}, gotch.Float, gotch.CPU)
logits := net.ForwardT(xs, false)
fmt.Printf("对数值: %0.3f", logits)
}
//对数值: 0.000 0.000 0.000 0.225 0.321 0.147 0.000 0.207 0.000 0.000
在Google Colab或本地使用gotch
- 张量初始化
- 张量索引
- MNIST
- YOLO v3模型推理
- RNN模型训练
- CIFAR模型训练
- 加载JIT ResNet18 Torch Script模型并推理
- 神经风格迁移
- 图像预训练模型 - 推理
- 翻译
- 将Pytorch Python模型转换为Go
- 加载Python Pytorch JIT模型然后在Go中训练/微调
- 图像增强
入门
- 查看pkg.go.dev了解API详情。
许可证
gotch采用Apache 2.0许可证。
致谢
- 本项目受到tch-rs Libtorch Rust绑定的启发，并使用了许多其中的概念。
