v0.1.1 releasenote

版本号

v0.1.1

版本更新

1. 添加算子数据类型转换能力 #19
2. 支持torch_br #20
3. 重构算子工具 #22
4. 支持hook在用户自定义条件成立时才生效 #23
5. 添加lint检查并修复lint问题 #24
6. 重构算子结果对比实现并支持输出相对误差 #26
7. 支持精度对比时按数据类型自定义误差阈值 #27
8. 添加使用说明和示例 #28
9. 支持按算子名设置精度对比时的精度阈值 #30
10. 精度对比时忽略随机数生成相关算子，忽略empty类算子（内存值为随机状态） #31
11. 修复算子离线运行器的bug并完善测试 #29
12. 更新使用文档 #33
13. 支持算子工具结果以表格形式打印 #34
14. 增强和重构autocompare #37
15. 支持结果缓存管理 #38
16. 支持 torch_npu的current_stram #39
17. 修复dipu版本解析错误 #40
18. 添加PyTorch测试 #41
19. 添加PyTorch测试用例 #42
20. 修复autocompare untyped_strorage 错误 #45
21. 修复特殊类型(torch.return_types,torch.storage.UntypedStorage等)值的遍历bug #47
22. 添加pytorch test3 #44
23. 增加对算子输入是否被意外修改的检查 #49
24. 大幅减小自动精度对比时的host内存占用和device内存占用 #50
25. 支持精度对比和算子耗时测量时打印当前算子的用户层调用代码 #51
26. 基于Torch原生测试用例改进测试逻辑 #48
27. 自动精度对比时支持按算子自定义cpu计算使用的数据类型 #52
28. 完善算子抓取工具并更新文档 #54
29. 精度自动对比支持输出余弦相似性 #56
30. 优化hook 垃圾回收逻辑 #57
31. 添加进程监控工具 #58
32. 修复ljx/sup op tools测试 #55
33. 修复算子hook（贡献者： @caikun-pjlab） #60
34. 重构部分代码以运行PyTorch原生测试 #59
35. 将OpDispatchWatch重命名为OpObserve #62
36. 增加溢出检测工具 #63
37. 删除 main trigger （贡献者： @wugeshui） #64
38. 修复resolve_name错误 #66
39. 增强运行 pytorch 测试用例 #69
40. 修复自动精度对比时内存泄露问题 #68
41. 在国产设备上设备统一显示为cuda #70
42. 添加ditorch和op_tool配置文件 #71
43. 修复在torch.exp(x, out=x)等用法下autocompare报告输入被修改的问题 #72
44. 精度溢出检测工具支持作用在非torch接口上 #73
45. 重构ditorch目录结构 #76

ditorch v0.1.0 releasenote

大家好！我们很高兴的宣布ditorch仓库正式开源，并发布v0.1.0版本。

ditorch 是设备无关 torch， 旨在屏蔽各硬件厂商 torch 差异，为用户提供一致使用体验。通过 ditorch，开发者可以适配多个硬件算子库；此外，ditorch 提供训练过程中需要的基础工具，解决模型训练过程中出现的痛点问题。

版本

v0.1.0

核心功能

1. 可无感切换 pytorch 至国产芯片

2. 提供多个基础工具，解决训练过程的问题

序号	工具	简介
1	算子参数抓取工具	抓取模型真实训练过程中真实的输入输出
2	精度分析工具	进行离线和实时的精度分析
3	速度分析工具	可进行离线和实时的耗时分析，协助性能优化
4	算子 Fallback	可将指定、全部算子在设备上运行的操作 fallback 到 CPU 计算