听起来有点绕,但是我们只要根据dim所给的值确定对应的维度,再根据位置获取对应元素,理解起来就容易多了。 c.gather(dim=0,index=index)'''c = tensor([[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7]],[[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]],[[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])index=...
我们之前提到过scatter_操作的约束5保证了保证了最多只会有一个来自src的值被发散到self的某一个位置上,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位置那么会产生无意义的操作。而对于scatter_add_来说,scatter_的前四个约束对其仍然有效,但是scatter_add_没有第5个约束,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位...
接下来遍历本机模型的parameters,并获取grad梯度,发送到master node,并从master node获取平均值后更新gradforpinmodel.parameters():# 将grad值发送到master nodedist.gather(p.grad,group=group, async_op=False)# 接收master node发送过来的grad值dist.scatter(p.grad,group=group, src=0, async_op=False) opti...
到这里scatter就结束了。 gather的用法 gather是scatter的逆过程,从一个张量收集数据,到另一个张量,看一个例子有个直观感受。 x = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) torch.gather(input=x,dim=1,index=torch.tensor([[0,0],[1,0]])) 1. 2. tensor([[1, 1], [4, 3]]) 1. 2. 可以猜测到收...
与gather相对应的逆操作是scatter_,gather把数据从input中按index取出,而scatter_是把取出的数据再放回去。注意scatter_函数是inplace操作。 与gather相对应的逆操作是scatter_,gather把数据从input中按index取出,而scatter_是把取出的数据再放回去。注意scatter_函数是inplace操作。
PyTorch中的scatter/scatter_add与gather操作及其关系如下：1. scatter操作 作用：根据给定的索引和源张量，将源张量的值写入到目标张量中。 核心逻辑：对于源张量中的每个值，其在目标张量中的输出索引由源张量在维度不等于指定维度的所有位置的索引值以及源张量在指定维度对应位置的索引值共同确定。 约束...
二. pytorch中gather和scatter_ gather(聚合操作) (1)函数原型:torch.gather(input, dim, index, out=None); (2)函数功能:对于out指定位置上的值,去寻找input里面对应的索引位置,根据是index; (3)三维数组的通项公式 out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim = 0 ...
1、gather函数 torch.gather(input,dim,index,out=None) 作用:获取输入tensor中特定维度特定位置的元素 参数: input(tensor) --源张量 dim(int) -- 索引维度 index(Tensor) -- 待获取元素的索引 out -- 输出张量 examples: 官方文档3维张量操作说明: ...
scatter和gather在PyTorch中扮演着关键角色，理解它们有助于深入掌握图神经网络计算框架PyG的原理。scatter函数的主要作用是根据给定的索引和源张量，将源张量的值写入到目标张量中。其核心逻辑是，对于源张量中的每个值，其在目标张量中的输出索引由源张量在维度不等于指定维度的所有位置的索引值以及源张量在...
AllGather 是scatter的反向操作,其实就是所有的机器都执行一次gather操作,dst是自己 def run(rank_id, size): tensor = torch.arange(2, dtype=torch.int64) + 1 + 2 * rank_id print('before gather',' Rank ', rank_id, ' has data ', tensor) ...