扩展PyTorch：Python/C++/CUDA实现差异及自定义Conv2d问题咨询

问题1：仅扩展autograd.Function是否足以满足需求？ #

你当前的实现方案完全可以满足需求，不需要额外做其他扩展。你直接调用了PyTorch官方封装的torch.nn.grad.conv2d_input和torch.nn.grad.conv2d_weight接口，只要myspecialfunction1和myspecialfunction2的梯度变换逻辑符合你的预期，这套纯Python实现的自定义Conv2d可以正常在CPU、GPU环境运行，也能正确接入PyTorch的自动求导链路。

问题2：采用Python和C++两种方式编写新的autograd函数有什么区别？ #

两者的核心差异集中在以下几点：

• 性能差异：如果你的myspecialfunction逻辑复杂，Python实现会存在GIL开销、PyTorch前后端交互开销，C++/CUDA扩展可以大幅降低这部分开销，训练推理的速度会有明显提升。
• 部署适配差异：Python实现的autograd函数只能在Python环境运行，要是后续需要部署到C推理框架（比如LibTorch），需要额外做算子适配；C实现的扩展可以直接在C++环境调用，部署更友好。
• 开发效率差异：Python实现不需要编译，调试改代码都更方便，开发周期短；C++扩展每次修改都要重新编译，CUDA内核调试难度也更高。
• 功能上限差异：如果需要修改卷积计算的底层逻辑（比如自定义im2col规则、做算子层面的性能优化），只能通过C++/CUDA扩展实现，Python上层没有对应的操作接口。

问题3：路径/torch/nn/blob/master/lib/THNN/generic/SpatialConvolutionMM.c中实现dx、dw计算的CUDA代码，是否也需要我进行修改？ #

不需要修改。你调用的conv2d_input、conv2d_weight已经是PyTorch封装好的上层接口，底层会自动调度对应的CPU/CUDA算子，包括你提到的SpatialConvolutionMM实现、cuDNN加速的卷积实现都不需要你手动修改源码。只有当你需要修改卷积反向计算的核心数学逻辑时，才需要改动底层源码。

你提供的自定义函数实现参考：

class myCustomConv2d(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, x, w, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1):
        ctx.save_for_backward(x, w, bias)
        ctx.stride = stride
        ctx.padding = padding
        ctx.dilation = dilation
        ctx.groups = groups
        out = F.conv2d(x, w, bias, stride, padding, dilation, groups)
        return out

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, weight, bias = ctx.saved_tensors
        stride = ctx.stride
        padding = ctx.padding
        dilation = ctx.dilation
        groups = ctx.groups
        grad_input = grad_weight = grad_bias = None

        dy_for_inputs = myspecialfunction1(grad_output)
        dy_for_weights = myspecialfunction2(grad_output)

        grad_input = torch.nn.grad.conv2d_input(input.shape, weight, dy_for_inputs , stride, padding, dilation, groups)
        grad_weight = torch.nn.grad.conv2d_weight(input, weight.shape, dy_for_weights , stride, padding, dilation, groups)

        if bias is not None and ctx.needs_input_grad[2]:
            grad_bias = dy_for_weights.sum((0,2,3)).squeeze(0)

        return grad_input, grad_weight, grad_bias, None, None, None, None

内容的提问来源于stack exchange，提问作者How_To