我们在Linux系统下使用一些深度学习框架（如MindSpore）运行脚本的时候，经常会用一些打印输出来判断当前执行的步骤，或者是使用打印输出来定位算法问题。但是在Linux系统下程序输出其实被分成了正确输出和错误输出，如果只是在屏幕上打印的话，会将两种输出同时打印出来。但是如果要将打印的结果输出到某个文件里面的话，这时候正确输出和错误输出就是需要分开指定了。
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
文章目录 术语 什么时候用torch.jit.trace（结论：首选） 优点 什么时候用torch.jit.script（结论：必要时） 错误举例 动态控制 输入和输出有丰富类型的模型需要格外注意 QA 解决错误的方法 术语 Tochscript:狭义概念导出图形的表示/格式;广义概念为导出模型的方法; (Torch)Scriptable:可以用torch.jit.script导出模型 Traceable:可以用torch.jit.trace导出模型 什么时候用torch.jit.trace（结论：首选）
Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。然而，Python 的缺点也很明显，它的速度有点慢。
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
python作为一门编程语言，有非常大的生态优势，但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢，因此很多对性能要求比较高的python库，需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块，再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中，介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案，这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译（Just In Time，简称JIT）的手段，也就是在临近执行函数前，才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4，讲述了关于常见的一些编译场景的区别：
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
本文关键字：DSL框架和自动化生成工具,pypy as dsl framework and jit framework
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的，但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
你需要在这个PR的基础上构建PyTorch：https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18588
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
眼下 Python 异常火爆，不论是 DevOps、数据科学、Web 开发还是安全领域，都在用 Python——但是它在速度上却没有任何优势。
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？
话说为什么大家会集中讨论GIL？在这里题主的标准线是一个按bit处理的单线程DFS啊……几乎没有GIL发挥的余地好么……
python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
小伙伴们好呀，不久前我们推出了模型部署入门系列教程，受到了大家的一致好评，也收到了很多小伙伴的催更，后续教程正在准备中，将在不久后跟大家见面，敬请期待哦~
此次升级有超过1900个commit，包括在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进。
Python向来都是开发速度最快，运行速度最慢的编程语言，提升速度的办法我之前讲过几种，比如和C语言交互，使用多进程。仅仅靠这两个方法来提高Python性能可是远远不够的！如果和C语言交互，速度确实得到了提升，但是没办法快过C语言。这就好比一个人跑得快，一个人跑得慢，跑得慢的那个人希望自己跑快点，让那位跑得快的拉着他，这样就会出现这种情况，跑得快的人会比他自己一个人跑慢，跑得慢的那个人会比自己一个人跑快。所以和C语言交互这种方式对运行性能的提升十分有限。下面来简单分析一下多进程是不是完美无缺了呢？其实并不是，创建多个进程系统开销远大于一个进程，而且进程太多可能会出现资源不足的情况，严重可能出现系统崩溃！
在深度学习方面，TensorFlow 和 PyTorch是绝对的王者。但是，但除了这两个框架之外，一些新生的框架也不容小觑，比如谷歌推出的 JAX深度学习框架。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 文 | 罗奇奇，出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） 在退休又复出加入微软的 Faster CPython 团队后， Python 之父 Guido van Rossum 在 2021 年 Python 语言峰会上放下狠话，称团队将在 Python 3.11 版本中实现至少提速 1 倍的进展。 而在今年的 Python 语言峰会上，Guido 和团队搭档 Mark Shannon 汇报了最新的进展：对比 3.10
Torch脚本是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。用Torch脚本编写的代码可以从Python进程中保存，并在没有Python依赖的进程中加载。
大家好，我是猫哥。今天分享一篇文章，讨论了拖慢 Python 整体性能的三大原因。在开始正文之前，需要说明一下（免得有人误以为 Python 慢就不值得使用）：性能很关键，但并不总是决定因素，语言的选择是系统性的问题，需要多方考虑。
Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营，数据科学，网络开发，以及网络安全问题中。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码，这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。
来源：DeepHub IMBA本文约3300字，建议阅读10+分钟本文中，我们了解了 JAX 是什么，并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
Numba 利用LLVM将python函数编译成优化后的机器码。Numba编译的由python写的数学算法能够接近C或Fortran的运行速度。LLVM 不仅能编译numba代码，还擅长优化它。
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势：底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉（与MATLAB一脉相承），深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自：https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/361101354
这篇文章来源于MindSpore仓库中的一个Issue，简单描述问题就是，如果你用MindSpore开发了一个python软件供别人使用，那么很有可能涉及到编译构建的问题。但是如果直接使用编译好的whl包去运行的话，就有可能出现一个跟Jit即时编译有关的报错，这里Jit在其他的一些模块中也会被使用到，比如Vmap函数和Grad函数等。
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。
PyTorch的主要接口为Python。虽然Python有动态编程和易于迭代的优势，但在很多情况下，正是Python的这些属性会带来不利。我们经常遇到的生产环境，要满足低延迟和严格部署要求。对于生产场景而言，C++通常是首选语言，也能很方便的将其绑定到另一种语言，如Java，Rust或Go。本教程将介绍从将PyTorch训练的模型序列化表示，到C++语言_加载_和_执行_的过程。
Pyston 自从 2017 年发布 0.6.1 版本后，已经淡出了人们的视线三年多了，导致现在新人都很少听过它的大名。
PyTorch 是一个流行的深度学习库，提供了丰富的功能用于构建和训练神经网络。其中一个关键模块是 torch.jit，它允许用户编译和优化 PyTorch 模型以提升性能。然而，当您尝试使用某些功能时，可能会遇到错误信息：module 'torch.jit' has no attribute 'unused'。本篇文章将探讨该错误的原因，并给出解决方案。
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
在PyTorch中，当我们使用torch.jit.trace函数对模型进行跟踪时，可能会遇到一个错误消息：Only tensors or tuples of tensors can be output from traced functions（只有张量或张量元组可以从跟踪函数中输出）。本文将详细讲解这个错误消息的含义以及如何解决它。
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能，尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题，python自身提供了很多高性能模块，很多大牛开发出了高效第三方包，可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
利用周末的时间，写了一个检测Android代码JIT友好度的工具，取个名字为DroidJitChecker。希望可以帮助大家快速发现有坏味道的代码，并且及时修正。
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
大家好，我叫乔治。嗨，我是迪拉杰，我们都是NVIDIA的深度学习软件工程师。今天我们在这里讨论使用Torch TensorRT加速PyTorch推断。首先，我们会给大家简短介绍一下Torch TensorRT是什么，然后乔治将深入介绍我们优化PyTorch模型的用户工作流程。最后，我们将比较这两种方法，并讨论一些正在进行的未来工作。现在我将把话筒交给乔治。
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