gotch
1.0.0
gotch既に最適化された C++ tensor API (3039) と CUDA サポートによる動的グラフ計算を利用するために、Pytorch C++ API (Libtorch) へのシン ラッパーを作成し、Go でディープ ラーニングを開発および実装するための慣用的な Go API を提供します。
いくつかの機能は、
gotchアクティブな開発モードにあり、API に重大な変更が加えられている可能性があります。お気軽にプルリクエスト、問題の報告、懸念事項について話し合ってください。すべての貢献を歓迎します。
gotch現在のバージョンはv0.9.1です
11.8で、それ以外の場合は CPU バージョンを使用します。2.1.0です注: libtorch /usr/local/libにインストールされます
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環境の更新: Debian/Ubuntu では、 .bashrcファイルに次の行を追加/更新します。
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 " 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注: マシンに CUDA が動作していることを確認してください。
nvidia-smi 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環境の更新: Debian/Ubuntu では、 .bashrcファイルに次の行を追加/更新します。
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 " 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 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
TENSOR INFO:
Shape: [3 5 6]
DType: float32
Device: {CPU 1}
Defined: true
*/
// Basic tensor operations
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 tensor (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 tensor (ts1 x ts2):
3 3 3 3
12 12 12 12
*/
// In-place operation
ts3 := ts . MustOnes ([] int64 { 2 , 3 }, gotch . Float , gotch . CPU )
fmt . Printf ( "Before: n %v" , ts3 )
ts3 . MustAddScalar_ ( ts . FloatScalar ( 2.0 ))
fmt . Printf ( "After (ts3 + 2.0): n %v" , ts3 )
/*
Before:
1 1 1
1 1 1
After (ts3 + 2.0):
3 3 3
3 3 3
*/
} 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 ( "Logits: %0.3f" , logits )
}
//Logits: 0.000 0.000 0.000 0.225 0.321 0.147 0.000 0.207 0.000 0.000 gotchで遊んでくださいgotch Apache 2.0 ライセンスを取得しています。
