PaDiff

Paddle Automatically Diff precision toolkits.

最近更新

• 添加了api级别对齐检查，可以通过设置环境变量来关闭：export PADIFF_API_CHECK=OFF
• 更新对齐策略：自顶向下对齐
• 更新模型遍历策略：现在会尽可能滤过wrap layer，大部分情况无需手动调用LayerMap
• 提供了新接口：assign_weight接口，将torch模型的权重拷贝到paddle模型
• 优化权重初始化过程以及对齐报错信息： 现在会打印树形结构，并标注出错的位置
• 更新了optimizer的使用方法：可以传入一个lambda(需要在lambda内自行clear grad)
• 提供了自定义初始化接口：无法直接对齐的模型，现在能够通过提供一个自定义初始化函数进行初始化

简介

PaDiff是基于PaddlePaddle与PyTorch的模型精度对齐工具。传入Paddle与Torch模型，对齐训练中间结果以及训练后的模型权重，并提示精度diff第一次出现的位置。

• 文档目录 Guides
• 使用教程 Tutorial
• 接口参数说明 Interface
• 常见问题解答 FAQs

安装

PaDiff v0.1 版本已发布，可通过如下命令安装：

pip install padiff

尝鲜版或开发者推荐clone源码并使用如下命令安装：

python setup.py install

快速开始

from padiff import auto_diff
import torch
import paddle

class SimpleLayer(paddle.nn.Layer):
  def __init__(self):
      super(SimpleLayer, self).__init__()
      self.linear1 = paddle.nn.Linear(100, 10)
  def forward(self, x):
      x = self.linear1(x)
      return x

class SimpleModule(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
      super(SimpleModule, self).__init__()
      self.linear1 = torch.nn.Linear(100, 10)
  def forward(self, x):
      x = self.linear1(x)
      return x

layer = SimpleLayer()
module = SimpleModule()

inp = paddle.rand((100, 100)).numpy().astype("float32")
inp = ({'x': paddle.to_tensor(inp)},
     {'x': torch.as_tensor(inp) })

auto_diff(layer, module, inp, auto_weights=True, options={'atol': 1e-4, 'rtol':0, 'compare_mode': 'strict', 'single_step':False})

已支持 Special Init 的组件

• MultiHeadAttention
• LSTM
• BatchNorm2D