torch.distributed.reduce_scatter和torch.distributed.reduce_scatter_tensor是 PyTorch 中用于分布式计算的操作,用于将多个张量进行规约(reduction)后再分散(scatter)到各个进程。以下是对这两个函数的详细解释和示例。 1.reduce_scatter的概念 功能:reduce_scatter操作首先对输入张量列表中的张量进行规约(例如求和、取最大...
torch.tensor.scatter_是PyTorch中的一个函数,用于将指定索引处的值替换为给定的值。 函数定义: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 官方解释: 将张量src中的所有值写入索引张量中指定的index处的self。 对于src中的每个值,它的输出索引由其在src中的索引(dimension != dim)和在index中...
当n-1次操作完成后,ring-allreduce的第一大步scatter-reduce就已经完成了,此时,第i块gpu的第(i + 1) % n块数据已经收集到了所有n块gpu的第(i + 1) % n块数据,那么,再进行一次allgather就可以完成算法了。 第二步allgather做的事情很简单,就是通过n-1次传递,把第i块gpu的第(i + 1) % n块数据...
dist.all_reduce(var, op=dist.reduce_op.SUM,group=group, async_op=False) 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...
最后，使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程，该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话，梯度会传给 CPU，以便直接在 CPU 上更新参数。如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果，请参阅 [7,8,9]。问题 如果在 accelerate ...
最后,使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程,该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话,梯度会传给 CPU,以便直接在 CPU 上更新参数。 如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果,请参阅 [7,8,9]。
🐛 Describe the bug Based on the docs one would expect torch.scatter_reduce with the keyword argument reduce="mean" to collect all the values in src that point (via index) to the same value in out then overwrite this value with their mean...
最后,使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程,该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话,梯度会传给 CPU,以便直接在 CPU 上更新参数。 如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果,请参阅 [7,8,9]。
Pytorch的scatter函数详解 前言 在看FCOS算法源码时,发现获取正样本点用到了scatter这个函数,故记录下。 1、官方文档解释 先贴出链接: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 1. 接收三个参数: dim, index和src。该函数作用就是在dim维度上,根据index提供的索引,从src中...
【pytorch】scatter的使用 作用 scatter是“散开”的意思,顾名思义,是将一个Tensor按照index做分散。 形式 在pytorch中,scatter可以通过torch.scatter和torch.scatter_(修改自身数据),或者Tensor自生就有的方法scatter Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor...