Reference Counting PyTorch Developer podcast

Artwork

Tech PyTorch Edward Yang Team PyTorch Deep Learning Machine Learning

A tartalmat a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

PyTorch Developer Podcast « »
Reference counting

4y ago 15:14

Megosztás

MP3•Epizód kép

A tartalmat a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Reference counting is a common memory management technique in C++ but PyTorch does its reference counting in a slightly idiosyncratic way using intrusive_ptr. We'll talk about why intrusive_ptr exists, the reason why refcount bumps are slow in C++ (but not in Python), what's up with const Tensor& everywhere, why the const is a lie and how TensorRef lets you create a const Tensor& from a TensorImpl* without needing to bump your reference count.

Further reading.

Why you shouldn't feel bad about passing tensor by reference https://dev-discuss.pytorch.org/t/we-shouldnt-feel-bad-about-passing-tensor-by-reference/85
Const correctness in PyTorch https://github.com/zdevito/ATen/issues/27
TensorRef RFC https://github.com/pytorch/rfcs/pull/16

… continue reading

83 epizódok

#Tech #PyTorch #Edward Yang #Team PyTorch #Deep Learning #Machine Learning

Artwork

Reference counting

PyTorch Developer Podcast

32 subscribers

published 4y ago

Megosztás

MP3•Epizód kép

A tartalmat a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Reference counting is a common memory management technique in C++ but PyTorch does its reference counting in a slightly idiosyncratic way using intrusive_ptr. We'll talk about why intrusive_ptr exists, the reason why refcount bumps are slow in C++ (but not in Python), what's up with const Tensor& everywhere, why the const is a lie and how TensorRef lets you create a const Tensor& from a TensorImpl* without needing to bump your reference count.

Further reading.

Why you shouldn't feel bad about passing tensor by reference https://dev-discuss.pytorch.org/t/we-shouldnt-feel-bad-about-passing-tensor-by-reference/85
Const correctness in PyTorch https://github.com/zdevito/ATen/issues/27
TensorRef RFC https://github.com/pytorch/rfcs/pull/16

… continue reading

83 epizódok

#Tech #PyTorch #Edward Yang #Team PyTorch #Deep Learning #Machine Learning

All episodes

×

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

Hallgasson 500+ témát

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi