pytorch/torch/distributed/distributed_c10d.py Line 2712 in71795f1 group_src=_canonicalize_group_rank(group,src,group_src,return_global=False) so it is safer and better to usegroup_srcas well inbroadcast_object_listinstead ofglobal_src. I'm willing to submit a pr if this is confirmed. Vers...
broadcast_object_list与broadcast类似，将特定rank中的列表数据广播到其余rank中，不同rank中的列表长度需...
broadcast_object_list(x, src=0) w_tensor = torch.tensor(w_values, requires_grad=True) target_y = torch.matmul(w_tensor, x) s = torch.sum(target_y) # 前向矩阵乘法 s.backward() # 反向梯度 print(target_y, w_tensor.grad) 列并行实现 import torch def check_tensor_value_equal(x, y...
trainer.py 1817 log_dir dirpath = self.strategy.broadcast(dirpath) ddp.py 314 broadcast torch.distributed.broadcast_object_list(obj, src, group=_group.WORLD) distributed_c10d.py 2084 broadcast_object_list broadcast(object_sizes_tensor, src=src, group=group) distributed_c10d.py 1400 broadcast ...
第一篇博文解释了我们如何生成torch.Tensor这个可以在Python解释器中使用的object。接下来研究一下pytorch的构建(build)系统。pytorch的代码库包含多个部分: 核心的Torch库:TH、THC、THNN、THCUNN 供应商库:CuDNN、NCCL python扩展库 另外的第三方库:NumPy、MKL、LAPACK ...
# To ensure parameter order and group formation is consistent, broadcast p_list order # from rank 0 and use for every worker p_list_names = [self._parameter_names.get(p) for p in p_list] p_list_names = broadcast_object(p_list_names, root_rank=0) ...
除非可以进行broadcast,不同size的tensors之间不可以进行数学计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.rand((2,3)) >>> a tensor([[0.7301, 0.3747, 0.4656], [0.9889, 0.8834, 0.7723]]) >>> b = torch.ones_like(a) >>> b tensor([[1., 1., 1.], [1...
(xmin, ymin, xmax, ymax) set_2: a tensor of dimensions (n2, 4), anchor表示成(xmin, ymin, xmax, ymax) Returns: intersection of each of the boxes in set 1 with respect to each of the boxes in set 2, shape: (n1, n2) """ # PyTorch auto-broadcasts singleton dimensions lower_...
广播法则(broadcast)是科学计算中经常使用的一个技巧,它在快速执行向量化计算的同时不会占用额外的内存/显存。NumPy中的广播法则定义如下。 所有输入数组都与形状(shape)最大的数组看齐,形状不足的部分在前面加1补齐。 两个数组要么在某一个维度的尺寸一致,要么其中一个数组在该维度的尺寸为1,否则不符合广播法则的要...
class _TensorBase(object): _TensorBase(object) abs(self) absolute(self) absolute_(self) abs_(self) acos(self) acosh(self) acosh_(self) acos_(self) add(self, other, *args, **kwargs) addbmm(self, batch1, batch2, *args, **kwargs) ...