B e]%@sddlmZddlZddlmZddlmZy ddlZWnek rPdZYnXy0ddl Z ddl Z ddl Z ddl Z ddl mZWnek rdZ dZYnXddZd d ZGd d d eZGd ddeZdS))unicode_literalsN)BytesIO)Model)ModulecCs*t|drtjj|St|SdS)NtoDlpack)hasattrtorchutilsdlpackZ from_dlpackrZ from_numpy)Z xp_tensorr 7/tmp/pip-install-b8evvk6i/thinc/thinc/extra/wrappers.pyxp2torchs rcCs*|jrttjj|S|SdS)N) Zis_cudacupyZ fromDlpackr r r Z to_dlpackdetachZnumpy)Z torch_tensorr r r torch2xpsrc@szeZdZdZdddZdddZdd Zd d Zd d ZddZ ddZ ddZ ddZ ddZ ddZejddZdS)PyTorchWrapperzWrap a PyTorch model, so that it has the same API as Thinc models. To optimize the model, you'll need to create a PyTorch optimizer and call optimizer.step() after each batch --- see examples/wrap_pytorch.py NcCs t|||_||_d|_dS)N)r__init___modelconf _optimizer)selfmodelrr r r r,s zPyTorchWrapper.__init__c sjdkrHtjjtddjf|d fdd }t}nj\fddtDjf|dk rg}x"tD]}| t|qWt |}nt}d fdd }||fS) zReturn the output of the wrapped PyTorch model for the given input, along with a callback to handle the backward pass. NT) requires_gradcsXt|}tjjf|fd|dk rNjdkr:|_jjtj S)N) grad_tensors) rr autogradbackwardr_create_optimizerstep zero_gradrgrad)dy_datasgddy_var)rx_vary_varr r backward_pytorch:s    z5PyTorchWrapper.begin_update..backward_pytorchcs8g|]0\}}|st|ntjjt|ddqS)T)r)rr rVariable).0ir!)x_datar r Zsz/PyTorchWrapper.begin_update..c sdkr&t|}tjjf|fdntdkrlt|}d}x|D]}tjj|f|fddqHWnlg}xftD]Z\}}t||}xD|D]<}dk rtjj|f|fdqtjjf|fddqWqzW|dk r jdkr|_jj g}x@D]8}|r:| t |j n| t |qWt|dkrddSt|dkrz|dS|SdS)N)rrT)rZ retain_graph) rr rrlen enumeraterrrr appendrr!) r"r#r$Z grad_listZy_indxvarsZ grad_indxZb_outZindx)b_mapi_grado_xpret_xrr%r&r r r'ksJ           )N)N) rr rr(rrrr/ranger0tuple)rr+dropkwargsr'yr*r )r2r3r4r5rr+r%r&r begin_update2s$     2zPyTorchWrapper.begin_updatecCsf|j}|jdkr<|jdkr.backward_pytorch_rnn)N)r rr(rrr)rr+r`r8rbrfr )rarr%r r;s zPyTorchWrapperRNN.begin_updatecCstdS)N)r?)rrRr r r rSszPyTorchWrapperRNN.resize_outputcCstdS)N)r?)rr r r rTszPyTorchWrapperRNN.resize_inputccsD|j|kr$|}|||jnd}dV|dk r@||dS)N)rUrLrN)rr@rVr r r rWs zPyTorchWrapperRNN.use_params)N)Nrd) rXrYrZr[rcr;rSrTr\r]rWr r r r r^s   r^) __future__rr\compatrZneural._classes.modelrr ImportErrorZtorch.autogradr Z torch.optimZtorch.utils.dlpackZtorch.nnrZ PyTorchModulerrrr^r r r r s*      5