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...
注意: 只能对维度值为1的维度进行扩展,无需扩展的维度,维度值不变,对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1;且扩展的Tensor不会分配新的内存,只是原来的基础上创建新的视图并返回,返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续,可以调用contiguous函数。 expand函数用于将张...
再将结果 Broadcast 至其他服务器，最终是每个服务器都获得全部数据的 Reduce 结果规约散射 ReduceScatter...
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。 # ...
# 创建模型并移动到GPUmodel= SimpleModel().to(rank) # 包装模型为DDP模型ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) if__name__ =="__main__":importosimporttorch.multiprocessing as mp # 世界大小:总共的进程数world_size =4 # 使用mp.spawn启动多个进程mp.sp...
在第一章中,我们将首次接触 PyTorch,了解它是什么,解决了什么问题,以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行,让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。第三章会更加严肃,教授 PyTorch 程序中使用的基本数据结构:张量。第四章将带领我们再次进行一次旅行,这次是跨越不同领域的数据如何表示...
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。
# calculating the dot product of all node embeddings# and second half the attention vector parameters (corresponding to target node)target_scores = torch.matmul(h_transformed, self.a[out_feature:, :]) # broadcast adde = source_scores + target...
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 ...
dist.broadcast(tensor, src, group): 将tensor从src复制到所有其他进程。 dist.reduce(tensor, dst, op, group): 将op应用于每个tensor,并将结果存储在dst中。 dist.all_reduce(tensor, op, group): 与 reduce 相同,但结果存储在所有进程中。 dist.scatter(tensor, scatter_list, src, group): 将第i ii...