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...
).scatter_(1, torch.tensor([[2], [3]]), ... 1.23, reduce='add') tensor([[2.0000, 2.0000, 3.2300, 2.0000], [2.0000, 2.0000, 2.0000, 3.2300]]) 这个函数之所以叫scatter的原因是通常我们会使用这个函数把这个张量的值通过另外一种形式复制到另外一个更大的张量里面。最常见的应用就是,把一般的...
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 ...
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...
在后向传播期间,再次执行 all-gather 操作以获取给定 FSDP 模块所需的所有参数,执行计算以获得局部梯度,然后再次释放其他工作进程的分片。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,...
PyTorch tensor的scatter_函数 TORCH.TENSOR.SCATTER_ Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件,放置到目标tensor里面,在这里是self。下面为了讨论方便,目标tensor和self在交换使用的时候,请大家知道,在这里指的是同一个tensor....
方式二:rank0的节点读取所有数据,然后在group0内进行scatter,然后使用方式一broadcast到其他group。 采用方式一还是二取决于你的数据读取开销,如果group size很大,那么group0的资源抢占可能就很严重,导致速度降低,如果只有rank0进行数据读取的话,虽然不会存在资源抢占(gemini的scheduler不会和worker映射到同一台机器),但是...
每个 GPU 在Scatter Reduce阶段,接收 N-1 次数据,N 是 GPU 数量;每个 GPU 在allgather 阶段,接收 N-1 次数据;每个 GPU 每次发送 K/N 大小数据块,K 是总数据大小;所以,每个GPU的Data Transferred=2(N−1)*K/N = (2(N−1)/N)*K,随着 GPU 数量 N 增加,总传输量恒定!(我的理解是,随着N变大...