PyTorch源码阅读笔记——1.模块初始化

发布网友发布时间：2024-10-01 17:25

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热心网友时间：2024-11-10 13:25

在PyTorch的核心功能中，C++是关键所在，通过封装C++为Python API，我们得以在Python环境中方便地使用。例如，当我们导入torch库时，就可以直接调用`torch.tensor`来创建张量，这背后的实现源于`torch/init.py`中包含的初始化代码，尤其是`*`中封装的函数。

张量的Python类`Tensor`实际上继承了`torch._C`模块的`_TensorBase`类。这个`torch._C`模块就是PyTorch的C++核心部分，本文将着重剖析其创建与引入Python环境的过程。

Python提供了一种标准接口，即PyMODINIT_FUNC类型的`PyInit_${modulename}`，用以连接C++模块。在`torch/csrc/stub.c`中的`PyInit__C`函数，就是`torch._C`模块的入口点，其调用的是`initModule`方法，该方法在`torch/csrc/Module.cpp`中定义。

`initModule`函数主要分为三个部分，包括创建模块对象，这个对象是通过`PyModuleDef`类型定义的。`PyModuleDef`的定义依赖其他类型，并在宏展开后包含了模块名"torch._C"和方法列表。

`THPVariable_initModule`方法负责初始化`torch._C`模块中的tensor相关功能，它定义了`_TensorBase`类，如`THPVariableType`，并设置类属性的访问方法。同时，它还包含了`torch::autograd::variable_methods`和`extra_methods`中的操作方法。

通过`_VariableFunctions`类的初始化，`torch.tensor`这样的函数被添加到`globals()`中，供用户在Python中直接调用。这个过程涉及到`gatherTorchFunctions`函数的使用，它从多个源收集和组织了方法，如`torch_functions_manual`中包含的`THPVariable_tensor`方法。

总之，本文概述了PyTorch中C++模块`torch._C`的初始化过程，展示了如何将C++功能转化为Python接口，以供用户在Python环境中无缝使用。