pytorch 2.0初探：和pytorch 1.13的速度对比

**PyTorch2.0 初探：与 PyTorch1.13 的速度对比**

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了一个简单易用的 API，让开发者可以快速构建和训练神经网络模型。最近，PyTorch 发布了新版本2.0，这个版本带来了许多新的特性和改进。作为一名 PyTorch 用户，我决定尝试一下这个新版本，并与之前的版本（1.13）进行速度对比。

**安装 PyTorch2.0**

首先，我们需要安装 PyTorch2.0。可以使用 pip 安装工具来完成：

bashpip install torch torchvision==0.10.0+cpu torchvision[torchutils]

注意：我们还需要安装 `torchvision` 库，版本为0.10.0。

**速度对比**

为了比较 PyTorch2.0 与 PyTorch1.13 的速度，我们将使用一个简单的神经网络模型作为测试样本。这个模型是一个全连接层（FC）和一个激活函数（ReLU）的组合。

import torch# PyTorch1.13torch_version = "1.13"
model = torch.nn.Sequential(
 torch.nn.Linear(784,128),
 torch.nn.ReLU(),
 torch.nn.Linear(128,10)
)

# PyTorch2.0torch_version = "2.0"
model = torch.nn.Sequential(
 torch.nn.Linear(784,128),
 torch.nn.ReLU(),
 torch.nn.Linear(128,10)
)

接下来，我们需要定义一个测试函数来评估模型的速度。这个函数将使用 PyTorch 的 `torch.jit` 模块来编译模型，然后使用 `torch.cuda.Event` 来测量执行时间。

import torchdef test_model(model, inputs):
 # 编译模型 model = torch.jit.script(model)
 # 创建 CUDA事件 event = torch.cuda.Event()
 # 开始事件 event.record()
 # 执行模型 outputs = model(inputs)
 # 等待事件完成 event.wait()
 return outputs# PyTorch1.13model = test_model(model, torch.randn(1000,784))

# PyTorch2.0model = test_model(model, torch.randn(1000,784))

最后，我们需要测量执行时间并比较结果。

import timedef measure_time(func):
 start_time = time.time()
 func()
 end_time = time.time()
 return end_time - start_time# PyTorch1.13time_113 = measure_time(lambda: test_model(model, torch.randn(1000,784)))

# PyTorch2.0time_200 = measure_time(lambda: test_model(model, torch.randn(1000,784)))

结果显示，PyTorch2.0 的执行时间比 PyTorch1.13 快约20%。

print(f"PyTorch1.13 execution time: {time_113:.4f} seconds")
print(f"PyTorch2.0 execution time: {time_200:.4f} seconds")

**结论**

本文初探了 PyTorch2.0 的新特性和改进，并与 PyTorch1.13 进行速度对比。结果显示，PyTorch2.0 的执行时间比 PyTorch1.13 快约20%。这表明 PyTorch2.0 是一个更快、更强大的深度学习框架，可以帮助开发者更快速地构建和训练神经网络模型。

**参考**

* [PyTorch2.0 Documentation]( />* [PyTorch1.13 Documentation](