Jittor: 即时编译深度学习框架
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Jittor 是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架，整个框架在即时编译的同时，还集成了强大的Op编译器和调优器，为您的模型生成定制化的高性能代码。Jittor还包含了丰富的高性能模型库，涵盖范围包括：图像识别，检测，分割，生成，可微渲染，几何学习，强化学习等等。
Jittor前端语言为Python。前端使用了模块化和动态图执行的设计，这是目前最主流的深度学习框架接口设计。后端则使用高性能语言编写，如CUDA，C++。
相关链接：
Jittor官网
Jittor教程
Jittor模型库
Jittor文档
Github， GitLink， Gitee
Jittor 论坛
Jittor 精选仓库
即时通信: QQ Group(761222083)
下面的代码演示了如何一步一步使用Python代码，从头对一个双层神经网络建模。
import jittor as jt
from jittor import Module
from jittor import nn
import numpy as np
class Model(Module):
def __init__(self):
self.layer1 = nn.Linear(1, 10)
self.relu = nn.Relu()
self.layer2 = nn.Linear(10, 1)
def execute (self,x) :
x = self.layer1(x)
x = self.relu(x)
x = self.layer2(x)
return x
def get_data(n): # generate random data for training test.
for i in range(n):
x = np.random.rand(batch_size, 1)
y = x*x
yield jt.float32(x), jt.float32(y)
learning_rate = 0.1
batch_size = 50
n = 1000
model = Model()
optim = nn.SGD(model.parameters(), learning_rate)
for i,(x,y) in enumerate(get_data(n)):
pred_y = model(x)
dy = pred_y - y
loss = dy * dy
loss_mean = loss.mean()
optim.step(loss_mean)
print(f"step {i}, loss = {loss_mean.data.sum()}")
大纲
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教程
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版权声明
快速开始我们提供了一些jupyter notebooks来帮助您快速入门Jittor。
示例：模型定义与训练
基础：Op, Var
元算子：通过元算子实现自己的卷积层
安装Jittor框架对环境要求如下:
OS
CPU
Python
Compiler
(Optional) GPU platform
Linux(Ubuntu, CentOS, Arch, UOS, KylinOS, …)
x86 x86_64 ARM loongson
>= 3.7
g++ >=5.4
Nvidia CUDA >= 10.0, cuDNN or AMD ROCm >= 4.0 or Hygon DCU DTK >= 22.04
macOS (>= 10.14 Mojave)
intelApple Silicon
>= 3.7
clang >= 8.0
-
Windows 10 & 11
x86_64
>= 3.8
-
Nvidia CUDA >= 10.2 cuDNN
Jittor 提供了三种安装方法：pip、docker和手动安装：
Pip 安装下面将展示Ubuntu的安装命令，如果您在使用其他Linux操作系统（如CentOS）， 请安装好依赖（Python>=3.7, g++>=5.4）或者使用docker安装， 如果您已经装好编译器和对应版本的Python,我们强烈推荐您使用这种方法
(如果无法访问github, 可以通过Jittor主页下载):
sudo apt install python3.7-dev libomp-dev
python3.7 -m pip install jittor
# or install from github(latest version)
# python3.7 -m pip install git+https://github.com/Jittor/jittor.git
python3.7 -m jittor.test.test_example
如果测试运行通过,恭喜你已经安装完成.
jittor会自动在路径中寻找合适的编译器, 如果您希望手动指定编译器, 请使用环境变量 cc_path 和 nvcc_path(可选).
macOS 安装macOS 请使用 homebrew 安装额外的依赖。
brew install libomp
之后您可以通过 pip 安装 jittor，并测试是否可以成功运行。
python3.7 -m pip install jittor
python3.7 -m jittor.test.test_example
目前在 macOS 中，jittor 只支持 CPU 计算。
Windows安装Windows 请准备好Python>=3.8，安装方法如下(conda安装需要额外命令)：
Windows user please prepare Python>=3.8, install instructions are list below(conda needs extra instructions)：
# check your python version(>=3.8)
python --version
python -m pip install jittor
# if conda is used
conda install pywin32
Windows 下，jittor会自动检测显卡并安装对应的 CUDA， 请确保您的NVIDIA驱动支持CUDA 10.2 以上，您还可以使用如下命令手动为Jittor安装CUDA：
python -m jittor_utils.install_cuda
Docker 安装我们提供了Docker安装方式，免去您配置环境，Docker安装方法如下：
# CPU only(Linux)
docker run -it --network host jittor/jittor
# CPU and CUDA(Linux)
docker run -it --network host --gpus all jittor/jittor-cuda
# CPU only(Mac and Windows)
docker run -it -p 8888:8888 jittor/jittor关于Docker安装的详细教程，可以参考Windows/Mac/Linux通过Docker安装计图
手动安装我们将逐步演示如何在Ubuntu 16.04中安装Jittor，其他Linux发行版可能可以使用类似的命令。
步骤一：选择您的后端编译器# g++
sudo apt install g++ build-essential libomp-dev
# OR clang++-8
wget -O - https://raw.githubusercontent.com/Jittor/jittor/master/script/install_llvm.sh > /tmp/llvm.sh
bash /tmp/llvm.sh 8
步骤二：安装Python和python-devJittor需要python的版本>=3.7。
sudo apt install python3.7 python3.7-dev
步骤三：运行Jittor整个框架是即时编译的。 让我们通过pip安装jittor
git clone https://github.com/Jittor/jittor.git
sudo pip3.7 install ./jittor
export cc_path="clang++-8"
# if other compiler is used, change cc_path
# export cc_path="g++"
# export cc_path="icc"
# run a simple test
python3.7 -m jittor.test.test_example
如果通过了测试，那么您的Jittor已经准备就绪。
可选步骤四：启用CUDA在Jittor中使用CUDA非常简单，只需设置环境值nvcc_path
# replace this var with your nvcc location
export nvcc_path="/usr/local/cuda/bin/nvcc"
# run a simple cuda test
python3.7 -m jittor.test.test_cuda
如果测试通过，则可以通过设置use_cuda标识符在Jittor中启用CUDA。
import jittor as jt
jt.flags.use_cuda = 1
可选步骤五：测试训练Resnet18要检查Jittor的完整性，您可以运行Resnet18训练测试。需要注意的是，这个测试需要6G显存。
python3.7 -m jittor.test.test_resnet
如果这些测试失败，请为我们报告错误，我们十分欢迎您为Jittor做出贡献^ _ ^
教程在教程部分，我们将简要解释Jittor的基本概念。
要使用Jittor训练模型，您需要了解两个主要概念：
Var：Jittor的基本数据类型
Operations：Jittor的算子与numpy类似
数据类型首先，让我们开始使用Var。Var是jittor的基本数据类型，为了运算更加高效Jittor中的计算过程是异步的。 如果要访问数据，可以使用Var.data进行同步数据访问。
import jittor as jt
a = jt.float32([1,2,3])
print (a)
print (a.data)
# Output: float32[3,]
# Output: [ 1. 2. 3.]
此外我们可以给变量起一个名字。
a.name('a')
print(a.name())
# Output: a
数据运算 Jittor的算子与numpy类似。 让我们尝试一些运算， 我们通过Opjt.float32创建Var a和b，并将它们相加。 输出这些变量相关信息，可以看出它们具有相同的形状和类型。
import jittor as jt
a = jt.float32([1,2,3])
b = jt.float32([4,5,6])
c = a*b
print(a,b,c)
print(type(a), type(b), type(c))
# Output: float32[3,] float32[3,] float32[3,]
# Output:
除此之外，我们使用的所有算子jt.xxx(Var,...)都具有别名Var.xxx(...)。 例如：
c.max() # alias of jt.max(c)
c.add(a) # alias of jt.add(c, a)
c.min(keepdims=True) # alias of jt.min(c, keepdims=True)
如果您想知道Jittor支持的所有运算，可以运行help(jt.ops)。 您在jt.ops.xxx中找到的所有运算都可以通过别名jt.xxx。
help(jt.ops)
# Output:
# abs(x: core.Var) -> core.Var
# add(x: core.Var, y: core.Var) -> core.Var
# array(data: array) -> core.Var
# binary(x: core.Var, y: core.Var, op: str) -> core.Var
# ......
更多教程如果您想进一步了解Jittor，请查看以下notebooks：
快速开始
示例：模型定义与训练
基本概念：Op, Var
元算子：通过元算子实现自己的卷积层
进阶
自定义算子：使用C ++和CUDA编写您的算子，并其进行即时编译
性能分析器：分析您的模型
Jtune：性能调优工具
这些notebooks可以通过python3.7 -m jittor.notebook在您自己的计算机中运行。
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团队Jittor目前由清华大学计算机图形学组维护。 如果您也对Jittor感兴趣并希望对其进行改进，请加入我们！
引用@article{hu2020jittor,
title={Jittor: a novel deep learning framework with meta-operators and unified graph execution},
author={Hu, Shi-Min and Liang, Dun and Yang, Guo-Ye and Yang, Guo-Wei and Zhou, Wen-Yang},
journal={Science China Information Sciences},
volume={63},
number={222103},
pages={1--21},
year={2020}
}版权声明如LICENSE.txt文件中所示，Jittor使用Apache 2.0版权协议。