Java 面试题：HTTP缓存：强制缓存和协商缓存--xunznux

1. 安装

坑非常多，清华源阿里源都不行。使用官网源下载，这里的121可以改成你需要的东西：
python -m pip install torch torch-tensorrt tensorrt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

2. 原理

我们来看一个实例：这是一个用于支持 torchscript 到 TensorRT 转换的项目。上面的代码用于将 addmm 运算展开成数个算子，方便后续映射 TensorRT 算子。

void UnpackAddMM(std::shared_ptr<torch::jit::Graph>& graph) {
  // TensorRT implicitly adds a flatten layer in front of FC layers if necessary
  // 用于匹配的模式
  std::string addmm_pattern = R"IR(
    graph(%b, %x, %w, %beta, %alpha):
      %out: Tensor = aten::addmm(%b, %x, %w, %beta, %alpha)
      return (%out))IR";
  // 用于替换的模式
  std::string mm_add_pattern = R"IR(
    graph(%b, %x, %w, %beta, %alpha):
      %mm: Tensor = aten::matmul(%x, %w)
      %bias: Tensor = aten::mul(%b, %beta)
      %out: Tensor = aten::add(%bias, %mm, %alpha)
      return (%out))IR";

  // 创建子图重写器并注册匹配模式和替换模式
  torch::jit::SubgraphRewriter unpack_addmm;
  unpack_addmm.RegisterRewritePattern(addmm_pattern, mm_add_pattern);
  // 遍历graph，完成重写
  unpack_addmm.runOnGraph(graph);
  LOG_GRAPH("Post unpack addmm: " << *graph);
}

3. 简单例子

import torch
def origin_func(x):
    x = x**2
    x = x**3
    return x

x = torch.rand(1, 2, 3, 4)
jit_model = torch.jit.trace(origin_func, x)
print(jit_model.graph)

# 匹配用的子图定义，注意常量必须为[value=2]属性
pattern = """
    graph(%x):
        %const_2 = prim::Constant[value=2]()
        %out = aten::pow(%x, %const_2)
        return (%out)
"""
# 替换用的子图定义
replacement = """
    graph(%x):
        %out = aten::mul(%x, %x)
        return (%out)
"""
torch._C._jit_pass_custom_pattern_based_rewrite_graph(pattern, replacement,jit_model.graph)
print(jit_model.graph)