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。 这里先回顾一...
2个规则弄懂numpy的broadcast广播机制 - 知乎 (zhihu.com) 举个例子: A = np.zeros((2,5,3,4)) B = np.zeros((3,4)) print((A+B).shape) # 输出 (2, 5, 3, 4) A = np.zeros((4)) B = np.zeros((3,4)) print((A+B).shape) # 输出(3,4) ...
1. 广播法则 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...
结论 在本教程中,我们演示了torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention的基本用法。我们展示了如何使用sdp_kernel上下文管理器来确保在 GPU 上使用特定的实现。此外,我们构建了一个简单的CausalSelfAttention模块,可以与NestedTensor一起使用,并且可以在 torch 中编译。在这个过程中,我们展示了如何使用性能分析工具...
实际上,对x的切分由scatter操作完成、对model的复制由broadcast操作完成、对y的拼接由gather操作完成。这里我们分别用chunk/clone/cat来简化理解。 chunk操作本质上是数据索引,我们可以类比x1 = x[0:2]; x2 = x[2:4]这两个操作的反向传播:grad_x[0:2] += grad_x1; grad_x[2:4] += grad_x1。一般来...
4.Broadcast广播机制 # 对于以下例子是不能自动扩展去相加的# 第一种情况a = torch.randn(4,3,3,4)b = torch.randn(2,3,3,4)c = a + b # The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 0# 需要配对# 第二种情况a = torch.randn(4,3,3,...
广播法则(broadcast)是科学运算中经常使用的一个技巧,它在快速执行向量化的同时不会占用额外的内存/显存。 Numpy的广播法则定义如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分通过在前面加1补齐 两个数组要么在某一个维度的长度一致,要么其中一个为1,否则不能计算 ...
copy_()同样将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),其device,dtype和requires_grad一般都保留目标张量的设定,仅仅进行数据复制,同时其支持broadcast操作。 importtorch a= torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]], device="cuda") b= torch.tensor([7.0,8.0,9.0], requires_grad=True) ...
import torch def simple_batch_norm_1d(x,gamma,beta): eps=1e-5 x_mean=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)#列向量,保留维度进行broadcast,均值 x_var=torch.mean((x-x_mean)**2,dim=0,keepdim=True) x_var=torch.sqrt(x_var+eps)#标准差 x_hat=(x-x_mean)/x_var return gamma.view_as...