Broadcasting is the concept whose implementation allows us to add scalars to higher dimensional tensors. 我们考虑一下t1 + 2的运算。在这里,将标量值张量变换成t1的形状,然后进行element-wise 运算。 我们可以看到什么是broadcasted(广播后)标量值看起来像使用broadcast_to() Numpy函数: >np.broadcast_to(2,t...
broadcast_to(c2w[:3,-1], np.shape(rays_d)) return rays_o, rays_d 那么,结合上一段代码,得到rays的形状为[N, 2, W, H, 3]和rays_rgb的形状为[N * W * H, 3, 3],rays_rgb中包含的信息有 origin,dir 和RGB。 光线的采样 在此之前,rays_rgb已被转换为torch.Tensor,并转移到GPU。 # ...
一.广播机制broadcast1. 两个张量“可广播”规则:每个张量至少有一个维度。当迭代维度大小时,从最后一个维度开始,满足以下条件:(1)维度大小相等,(2)其中一个维度为1,(3)或者其中一个维度不存在。举例:x=torch.empty((0,)) y=torch.empty(2,2) # x,y不可广播,因为x至少没有一个维度 x=torch.empty(...
这个过程可以通过将optimizer states切分到每个rank上进行优化,每个rank的optimizer只保存一部分(1/world_size)模型参数需要的优化器状态,也只负责更新这部分模型参数。一旦某个rank完成参数更新后,它可以broadcast到其它ranks,从而实现各个rank模型参数的一致。ZeroRedundancyOptimizer其实相当于ZeRO-DP-1(即论文中的P(os))...
在TensorFlow中,与PyTorch中的expand_as函数相似的函数是tf.broadcast_to。 tf.broadcast_to函数可以将一个张量扩展为与目标张量具有相同形状的张量。它通过复制原始张量的值来实现扩展。这个函数在深度学习中非常有用,可以用于广播操作,使得不同形状的张量可以进行元素级别的运算。
DataParallel中,全程维护同一个optimizer,对各GPU上梯度进行求和,然后在主GPU进行参数更新,之后再将参数broadcast到其他GPU。 Reference 多GPU分布式训练详解 How to scale training on multiple GPUs
在pytorch 1.0 之后,官方终于对分布式的常用方法进行了封装,支持 all-reduce,broadcast,send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信,通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到用 DistributedDataParallel 解决 DataParallel 速度慢,GPU 负载不均衡的问题,目前已经很成熟了～ ...
broadcast_buffers=True, process_group=None,
b = torch.rand(4,3,64,32)print(torch.matmul(a,b).shape)# torch.Size([4, 3, 28, 32])c = torch.rand(4,1,64,32)print(torch.matmul(a,c).shape)# 符合broadcast机制,torch.Size([4, 3, 28, 32])# d = torch.rand(4,64,32)# print(torch.matmul(a,d).shape) # 报错 ...
In short, if a PyTorch operation supports broadcast, then its Tensor arguments can be automatically expanded to be of equal sizes (without making copies of the data). 翻译过来就是,如果一个PyTorch操作支持广播机制,输入这个操作的tensor参数会自动的扩展成相同的尺寸,并且没有实际复制数据。