在连续调用BlockReduceSum,并且用的时同样的shared空间时,可能会发生读写冲突问题,举例如下:sum1 = BlockReduceSum(val1, shared);sum2 = BlockReduceSum(val2, shared); 分析:1、假设有block中有2个warp,在第二次__syncthreads()之后,warp1执行较快结束进入第二个BlockReduceSum中2、此时 warp0 正准备读取s...
BlockReduceSum是针对一个Block中的数据进行规约的,因此我们得先介绍CUDA执行模型中的一个重要概念warp,我们知道当一个block被调度到一个SM上时,block中的所有threads会被划分为一簇线程束(warp),线程束是GPU上一组并行执行的线程,每个线程独立执行指令,但在一个线程束中的线程会以SIMD(单指令多数据)方式并行执行相...
cross_entropy1 = -tf.reduce_sum(labels * tf.log(softmax_out), axis=1) # 每个样本的不同label,求损失和 print(sess.run(cross_entropy1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 结果: softmax_ou...
def__init__(self,alpha=0.25,gamma=2.0,reduce='sum'): super(FocalLoss,self).__init__() self.alpha=alpha self.gamma=gamma self.
4. reduce: 目前此参数已经被弃用; 5. reduction: 此参数在新版本中是为了取代 ”size_average“ 和 "reduce" 参数的; mean (default):返回 N 个 loss 的平均值; sum:返回 N 个 loss 的 sum; None:直接返回一个 batch 中的 N 个 loss;
torch.distributed.reduce（inputtensor，dst，reduceop = ReduceOp.SUM）：收集所有设备的input_tensor并使用指定的reduce操作（例如求和，均值等）进行缩减。最终结果放置在dst设备上。torch.distributed.allreduce（inputtensor，reduce_op = ReduceOp.SUM）：与reduce操作相同，但最终结果被复制到所有设备。有关参数和...
与gather(), scatter()相似,首先需要建立一个组。all_reduce()第一个参数为需要进行运算的变量,第二个参数op则包含了一些方法,例如求和SUM,此外还有MIN, MAX等,可参见这里. 所以以上代码的意思是计算组内所有节点var变量的总和,且返回该var. 具体思路仍然是将四台机子的parameters梯度发送到master节点,并计算平均...
reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction=‘mean’) 用法示例: ...
它们一起执行了 all-reduce(可以看见,dist.all_reduce(..) 在 if … elif block 逻辑块的外部),求和 (dist.reduce_op.SUM) 作为 reduction 运算。将来自每个 rank 的 x 求和,再把得到的求和结果放置在每个 rank 的 x 内。 转向深度学习 假设读者熟知标准的随机梯度下降算法(SGD),该算法常用于训练深度学习...
先前版本中,Tensor矢量(1维张量)的索引将返回一个Python数字,但一个Variable矢量的索引将返回一个大小为(1,)的矢量。同样地, reduce函数存在类似的操作,即tensor.sum()会返回一个Python数字,但是variable.sum()会调用一个大小为(1,)的向量。 幸运的是,新版本的PyTorch中引入了适当的标量(0维张量)支持! 可以使...