pytorch学习(5) 广播机制(broadcast) 矩阵运算往往都是在两个维度相同或者相匹配(前面矩阵的列数等于后一个矩阵的行数)的矩阵之间定义的,广播机制亦是如此。在机器学习的某些算法中会出现两个维度不相同也不匹配的矩阵进行运算,那么这时候就需要广播机制来解决。 broadcast的两个特点 能够进行相同维度的扩展,相当于ex...
Broadcasting也就和之前学MPI时候学的广播一样,能够实现自动维度扩展,有点像上节学的expand的功能,但是是自动完成的,而且不需要像repeat那样对数据进行拷贝,可以节省内存。 从最后面的维度开始匹配。 在前面插入若干维度。 将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。 总之,Broadcasting也就是自动实现了若干...
note:笔者认为stride的引入是整个Tensor实现中最核心的部分,它使得Tensor的view, transpose, permute, broadcast, slice等的实现变得十分简单,读者可以从下面的部分中体会到stride的神奇作用。 如何优雅地操作Tensor 全文链接:什么?Pytorch Tensor竟如此优雅:从零手搓Tensor并实现transpose,permute,view,slice,broadcast等操作...
pytorch 广播机制 pytorch broadcast 本文参考的资料有PYTORCH BROADCASTING SEMANTICS1、NUMPY BROADCASTING2,搭配一些个人理解。 什么是广播机制? 如果一个Pytorch运算支持广播的话,那么就意味着传给这个运算的参数会被自动扩张成相同的size,在不复制数据的情况下就能行。 广播机制实际上就是在运算过程中,去处理两个形状...
深度学习—Pytorch(8) broadcast发布于 2020-10-20 11:59 · 579 次播放 赞同1添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)PyTorchTensorLayer(深度学习库)Torch (深度学习框架)TensorFlow 学习神经网络 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
broadcast(object_tensor,src=global_src,group=group) Inbroadcastfunction,group_srcis ultimately used: pytorch/torch/distributed/distributed_c10d.py Line 2712 in71795f1 group_src=_canonicalize_group_rank(group,src,group_src,return_global=False) ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Support broadcast for nested tensors · pytorch/pytorch@e5fccb2
1. 广播机制定义 如果一个PyTorch操作支持广播,则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小(不需要复制数据)。通常情况下,小一点的数组会被 broadcast 到大一...
1. Pytorch中的广播机制 如果一个Pytorch运算支持广播的话,那么就意味着传给这个运算的参数会被自动扩张成相同的size,在不复制数据的情况下就能进行运算,整个过程可以做到避免无用的复制,达到更高效的运算。 广播机制实际上是在运算过程中,去处理两个形状不同向量的一种手段。
Broadcast自动扩展+tensor的拼接&拆分 1、Broadcasting 1、拼接与拆分 1、Broadcasting Expand 进行维度扩展,但它是自动扩展 without copying data 不需要拷贝数据,节省数据空间 1、拼接与拆分 合并:cat、stack 拆分:split、chumk 按len长度来拆分 按num数量拆分......