C 언어로 PyTorch 확장 기능(custom extension) 만들기

Author: Soumith Chintala

번역: 박정환

1단계. C 코드 준비하기

먼저, C로 함수를 작성합니다.

다음은 입력들을 모두 더하는 모듈의 순전파 및 역전파 함수의 예제 모듈 구현입니다.

.c 파일에서 #include <TH/TH.h> 지시자(directive)로 TH를 불러온 뒤, #include <THC/THC.h> 로 THC도 불러옵니다.

ffi util이 빌드 시에 컴파일러가 이것들을 찾을 수 있도록 할 것입니다.

/* src/my_lib.c */
#include <TH/TH.h>

int my_lib_add_forward(THFloatTensor *input1, THFloatTensor *input2,
THFloatTensor *output)
{
    if (!THFloatTensor_isSameSizeAs(input1, input2))
        return 0;
    THFloatTensor_resizeAs(output, input1);
    THFloatTensor_cadd(output, input1, 1.0, input2);
    return 1;
}

int my_lib_add_backward(THFloatTensor *grad_output, THFloatTensor *grad_input)
{
    THFloatTensor_resizeAs(grad_input, grad_output);
    THFloatTensor_fill(grad_input, 1);
    return 1;
}

코드를 작성할 때는, Python에서 호출할 모든 함수들을 하나의 헤더 파일로 만들어두는 것 말고는 별도로 유의해야 할 사항(constraint)은 없습니다.

이 헤더 파일은 ffi util이 래퍼(wrapper)를 생성할 때 사용합니다.

/* src/my_lib.h */
int my_lib_add_forward(THFloatTensor *input1, THFloatTensor *input2, THFloatTensor *output);
int my_lib_add_backward(THFloatTensor *grad_output, THFloatTensor *grad_input);

이제 다음과 같은 짧은 파일을 사용하여 빌드해보겠습니다:

# build.py
from torch.utils.ffi import create_extension
ffi = create_extension(
name='_ext.my_lib',
headers='src/my_lib.h',
sources=['src/my_lib.c'],
with_cuda=False
)
ffi.build()

2단계. Python에서 불러오기

위 코드를 실행하면, PyTorch가 _ext 디렉토리 밑에 my_lib 디렉토리를 생성할 것입니다.

Package name can have an arbitrary number of packages preceding the final module name (including none). 빌드가 완료되면 일반적인 Python 파일처럼 불러와서 사용할 수 있습니다.

# functions/add.py
import torch
from torch.autograd import Function
from _ext import my_lib


class MyAddFunction(Function):
    def forward(self, input1, input2):
        output = torch.FloatTensor()
        my_lib.my_lib_add_forward(input1, input2, output)
        return output

    def backward(self, grad_output):
        grad_input = torch.FloatTensor()
        my_lib.my_lib_add_backward(grad_output, grad_input)
        return grad_input

# modules/add.py
from torch.nn import Module
from functions.add import MyAddFunction

class MyAddModule(Module):
    def forward(self, input1, input2):
        return MyAddFunction()(input1, input2)

# main.py
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from modules.add import MyAddModule

class MyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNetwork, self).__init__()
        self.add = MyAddModule()

    def forward(self, input1, input2):
        return self.add(input1, input2)

model = MyNetwork()
input1, input2 = Variable(torch.randn(5, 5)), Variable(torch.randn(5, 5))
print(model(input1, input2))
print(input1 + input2)