functorch.compile (實驗性)

AOT Autograd 是一項實驗性功能，允許提前捕捉正向和反向圖，並且可以輕鬆地與編譯器整合。這創造了一個易於修改的基於 Python 的開發環境，用於加速 PyTorch 模型的訓練。AOT Autograd 目前位於 functorch.compile 命名空間內。

警告

AOT Autograd 仍處於實驗階段，API 很可能會有所變動。我們正在徵求使用者的意見回饋。如果您有興趣使用 AOT Autograd 並需要協助或有任何建議，請隨時提出問題。我們很樂意為您提供協助。

編譯 API（實驗性）

aot_function	使用 torch 調度機制追蹤 fn 的正向和反向圖，然後透過 fw_compiler 和 bw_compiler 編譯生成的正向和反向圖。
aot_module	使用 torch 調度追蹤機制追蹤 mod 的正向和反向圖。
memory_efficient_fusion	包裝函數，用於 aot_function() 和 aot_module()，以執行記憶體效率融合。

分割器（實驗性）

default_partition	以類似於在可呼叫物件的原始 .forward() 和 .backward() 中觀察到的行為方式分割 joint_module，即，生成的正向圖包含在傳遞給 aot_function() 的原始 .forward() 可呼叫物件中執行的那些運算子。
min_cut_rematerialization_partition	分割聯合圖，以便反向計算重新計算正向計算。

編譯器（實驗性）

nop	按原樣返回 fx_g Fx 圖模組。
ts_compile	使用 Torchscript 編譯器編譯 fx_g。