Plongez au cœur de PyTorch : tenseurs, Autograd et écriture de noyaux

Cet article de blog propose une exploration détaillée des mécanismes internes de PyTorch, couvrant les structures de données des tenseurs, la différenciation automatique (Autograd) et l’écriture de noyaux. Il commence par expliquer l’implémentation sous-jacente des tenseurs, notamment le concept de pas et la manière de les utiliser pour créer des vues de tenseurs. Ensuite, il approfondit le fonctionnement d’Autograd, montrant comment les gradients sont calculés par rétropropagation. Enfin, l’article fournit un guide pratique pour écrire des noyaux PyTorch, notamment comment utiliser les outils de PyTorch pour la vérification des erreurs, l’envoi de dtype et la parallélisation. Il s’agit d’un excellent tutoriel pour les développeurs ayant une certaine expérience de PyTorch et souhaitant comprendre ses mécanismes internes ou contribuer au code.