Существует ли torch_mlir.compile в Pytorch сейчас?

Вопрос или проблема

import torch
import torch_mlir

# Определяем простую модель PyTorch
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 2)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# Создаем экземпляр модели
model = SimpleModel()
model.eval()  # Устанавливаем режим оценки для модели

# Создаем пример входного тензора
example_input = torch.randn(1, 3)

# Компилируем модель с использованием Torch-MLIR
mlir_module = torch_mlir.compile(model, (example_input,), output_type="torch")

# Печатаем вывод MLIR
print(mlir_module)

Traceback (most recent call last): File "/home/tos/COMPILER_PROJECT_DEC_2024/torch-mlir/sample.py", line 21, in <module> mlir_module = torch_mlir.compile(model, (example_input,), output_type="torch") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'torch_mlir' has no attribute 'compile' 

Ответ или решение

В данный момент, в контексте библиотеки PyTorch и её экосистемы, функция torch_mlir.compile не существует как часть стандартного API. Ошибка AttributeError: module 'torch_mlir' has no attribute 'compile', с которой вы столкнулись, указывает на то, что вы пытаетесь вызвать несуществующий метод в модуле torch_mlir. Разберёмся более подробно, используя подход TEA (Theory, Example, Application).

Теория (Theory)

torch_mlir — это проект в сообществе машинного обучения, направленный на разработку компилятора и исполнителя для моделей PyTorch на основе экосистемы MLIR (Multi-Level Intermediate Representation). MLIR используется для создания компиляторов и предоставляет гибкий фреймворк для работы с различными промежуточными представлениями. Однако в стандартной библиотеке torch_mlir, особой функции compile нет. Обычно она может быть упомянута в примерах как гипотетическая или ошибка версии документации, либо неверное толкование функциональности библиотеки.

Пример (Example)

В вашей программе вы создали простой нейронный модуль, чтобы оценить его и экспортировать в предполагаемое представление MLIR с помощью функции torch_mlir.compile. Код, который у вас указан:

import torch
import torch_mlir

# Определение простой модели
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 2)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = SimpleModel()
model.eval()  

example_input = torch.randn(1, 3)

# Попытка компиляции с использованием "нон-экстистент" функции
mlir_module = torch_mlir.compile(model, (example_input,), output_type="torch")

Попытка использования этой функции вызывает ошибку AttributeError, потому что библиотека torch_mlir, вероятно, не имеет такой функциональности или она может быть не задокументирована либо в процессе депрекации.

Применение (Application)

Чтобы справиться с текущей ситуацией, рекомендуется предпринять следующие шаги:

1. Проверка документации и репозитория: начиная с официального репозитория torch_mlir на GitHub и его документации, чтобы выяснить наличие и актуальное состояние подобных функций.

2. Изучите альтернативные методы: для компиляции моделей PyTorch могут использоваться другие инструменты. Например, можно рассмотреть использование torch.jit для скриптинга и трассировки моделей, который доступен в стандартном комплекте библиотек PyTorch.

3. Проверка установленных пакетов: убедитесь, что torch_mlir и сам PyTorch установлены корректными и актуальными версиями. Иногда ошибки связаны с неактуальными версиями библиотек.

4. Общение с сообществом: обратитесь за поддержкой к более широкому сообществу MLIR и PyTorch. Форумы, GitHub Issues – хорошее место для обсуждения подобных вопросов.

5. Обновление функций: Освежение знаний о новых функциях может быть полезным. Бывает, что функциональности, которые вы пытались использовать, находятся в стадии активной разработки или доступны в других ветках репозитория.

Таким образом, отсутствие torch_mlir.compile предполагает, что эта функция либо была задокументирована ошибочно, либо вовсе не была включена в общий релиз. Адекватное понимание функционирования MLIR, использование возможностей torch.jit, и активное изучение новых инструментов в сообществе машинного обучения может предоставить вам больше возможностей эффективно работать с компиляцией и оптимизацией моделей PyTorch.