来源：PyTorch官方博客
近日，PyTorch发布了HIDET，一个高效追踪机器学习模型操作的工具。HIDET可以在运行时快速捕获和分析模型的各种操作，包括计算，内存分配和精度统计，从而为用户提供比传统监视工具更细粒度的可视化和性能数据。此外，HIDET还支持标注和可视化，使用户更容易在不同的追踪场景中切换。
HIDET原生支持PyTorch和ONNX运行的模型，通过调用PyTorch的API来支持自定义构建和迭代过程。它还能与观测工具，如TensorBoard一起使用，帮助分析人员更好地理解模型的行为和性能瓶颈。
在使用方式上，HIDET采用随时随地的“即插即用”方式，在模型训练和推理的全过程中始终启用，无需任何额外的修改。此外，它还提供了丰富的可配置项，使用户能够自定义追踪行为和输出格式，从而最大程度地满足实际需求。
作为PyTorch生态系统中的重要组成部分，HIDET将不断升级和优化，以提供更好的追踪和分析功能，帮助用户更有效地控制模型的性能和行为。欢迎广大用户下载和尝试。
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