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OpenDILab开源决策智能平台
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44a89b70
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8月 12, 2023
作者:
HansBug
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dev(narugo): torch compile's test
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13b20480
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Showing
1 changed file
with
67 addition
and
0 deletion
+67
-0
test/tree/integration/test_torch.py
test/tree/integration/test_torch.py
+67
-0
未找到文件。
test/tree/integration/test_torch.py
浏览文件 @
44a89b70
from
typing
import
Tuple
,
Mapping
from
unittest
import
skipUnless
import
pytest
...
...
@@ -94,3 +95,69 @@ class TestTreeIntegrationTorch:
assert
_t_isclose
(
foox
(
x
,
y
),
x
+
y
).
all
()
==
\
FastTreeValue
({
'a'
:
torch
.
tensor
(
True
),
'b'
:
torch
.
tensor
(
True
)})
@
skipUnless
(
vpip
(
'torch'
)
>=
'2.0.0'
and
OS
.
linux
and
vpython
<
'3.11'
,
'Torch 2 on linux platform required'
)
def
test_with_module
(
self
):
from
torch
import
nn
class
MLP
(
nn
.
Module
):
def
__init__
(
self
,
in_features
:
int
,
out_features
:
int
,
layers
:
Tuple
[
int
,
...]
=
(
1024
,)):
nn
.
Module
.
__init__
(
self
)
self
.
in_features
=
in_features
self
.
out_features
=
out_features
self
.
layers
=
layers
ios
=
[
self
.
in_features
,
*
self
.
layers
,
self
.
out_features
]
self
.
mlp
=
nn
.
Sequential
(
*
(
nn
.
Linear
(
in_
,
out_
,
bias
=
True
)
for
in_
,
out_
in
zip
(
ios
[:
-
1
],
ios
[
1
:])
)
)
def
forward
(
self
,
x
):
return
self
.
mlp
(
x
)
class
MultiHeadMLP
(
nn
.
Module
):
def
__init__
(
self
,
in_features
:
int
,
out_features
:
Mapping
[
str
,
int
],
layers
:
Tuple
[
int
,
...]
=
(
1024
,)):
nn
.
Module
.
__init__
(
self
)
self
.
in_features
=
in_features
self
.
out_features
=
out_features
self
.
layers
=
layers
_networks
=
{
o_name
:
MLP
(
in_features
,
o_feat
,
layers
)
for
o_name
,
o_feat
in
self
.
out_features
.
items
()
}
self
.
mlps
=
nn
.
ModuleDict
(
_networks
)
self
.
_t_mlps
=
FastTreeValue
(
_networks
)
def
forward
(
self
,
x
):
return
self
.
_t_mlps
(
x
)
net
=
MultiHeadMLP
(
20
,
{
'a'
:
10
,
'b'
:
20
,
'c'
:
14
,
'd'
:
3
},
)
net
=
torch
.
compile
(
net
)
input1
=
torch
.
randn
(
3
,
20
)
output1
=
net
(
input1
)
assert
output1
.
shape
==
FastTreeValue
({
'a'
:
torch
.
Size
([
3
,
10
]),
'b'
:
torch
.
Size
([
3
,
20
]),
'c'
:
torch
.
Size
([
3
,
14
]),
'd'
:
torch
.
Size
([
3
,
3
]),
})
input2
=
FastTreeValue
.
func
()(
torch
.
randn
)(
FastTreeValue
({
'a'
:
(
3
,
20
),
'b'
:
(
4
,
20
),
'c'
:
(
20
,),
'd'
:
(
2
,
5
,
20
),
}))
output2
=
net
(
input2
)
assert
output2
.
shape
==
FastTreeValue
({
'a'
:
torch
.
Size
([
3
,
10
]),
'b'
:
torch
.
Size
([
4
,
20
]),
'c'
:
torch
.
Size
([
14
]),
'd'
:
torch
.
Size
([
2
,
5
,
3
]),
})
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