PyTorch的torch.fx功能提供了新的使用场景主要包括以下几个方面：性能优化：torch.fx能够捕获和变换PyTorch程序的结构，从而简化性能优化过程。通过自定义捕获过程，用户可以实现对特定操作的优化，如算子融合、内存访问优化等。
torch.fx通过Proxy数据结构实现程序捕获，记录程序运行过程中的操作。Proxy类用于包装PyTorch算子和Python函数，允许符号跟踪过程运行代理后的程序。0x2 中间表示 中间表示由Graph数据结构提供，包含一系列Node对象，每个Node代表操作码、目标、参数和依赖关系。
最后总结一下， torch.fx 的卖点就是，它使用纯python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
总之，PyTorch 0 的 torch.compile 功能具有提升训练与推理速度的潜力，但模型实现这一潜力所需的工作量与优化程度差异较大。对于模型开发者而言，开始修改模型是一个明智的选择，因为 torch.compile 作为 PyTorch2 的重要持续特性，将为性能优化提供持续支持。
