a = torch.zeros(2, 2) b = torch.ones(2) a.select_scatter(b, 0, 0) 1. 2. 3. TORCH.SLICE_SCATTER 将src张量的值嵌入到给定维度的输入中。这个函数返回一个有新存储空间的张量;它不创建视图。 a = torch.zeros(8, 8) b = torch.ones(8) a.slice_scatter(b, start=6) b = torch.ones...
在PyTorch 中,scatter_ 是一个用于在张量的特定维度上根据索引进行散列操作的方法。它允许您将指定位置的值更新为新的值。scatter_ 方法是在原地(in-place)操作的,意味着它会直接修改原始张量。 t.scatter_(dim, index, src) 参数说明: dim: 指定要在哪个维度上执行散列操作。 index: 包含目标位置索引的整数张...
6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个条件如何理解? 7.4.2 特例:不满足右对齐的维度为1可以自动补齐 7.4.3 额外不相干的小知识:数组新增一维的方法 7.5 取整/取余 7.6 三角函数 7.7 数学函数 7.8 统计学相关的函数 7.9 分布...
2.torch.masked_select():按mask中的True进行索引,返回一维张量 input:要索引的张量 mask:与input同形状的布尔类型张量 t = torch.randint(0,9,size = (3,3)) mask = t.ge(5) # ge:大于等于 gt:大于 返回True or False t_select = torch.masked_select(t,mask) print("t:\n{}\nmask:\n{}\n...
运行reduce_scatter 来同步梯度 丢弃参数。 将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤中更新相应的参数片段。最后,在随后的前向传播过程中,它执行全局聚集操作来收集和组合更新的参...
其中一些阶段,如DeVoxelization在我们先前的实现中是用 CUDA 手写,花费数周的工程时间。我们发现,在原生 PyTorch 中使用诸如 scatter_add 和 index_select 这样的原语实现这些功能,可以让我们无需手写内核就能获得类似的性能,从而可以在几天内生成相同的模型。
format(t, t_select)) 结果为: t: tensor([[5, 7, 2], [1, 6, 6], [1, 1, 8]]) t_select :tensor([5, 7, 6, 6, 8]) 1.3 张量变换 torch.reshape() 功能:变换张量形状 注意:当张量在内存中是连续时,新张量与input共享数据内存 input:要变换的张量 shape:新张量的形状 t = ...
Update torch.{slice|select|diagonal|as_strided}_scatter ops to preserve input stride/storage_offset (#91029) These operators are primarily used by the functionalization pass, used in AOTAutograd. Previously, they would always return contiguous tensors. Now, they return a tensor with the same st...
select_largest(默认值:True):如果检测到多个人脸,是否选择面积最大的一个返回。若设为False,则选择概率最高的人脸返回。 selection_method(默认值:None):指定使用哪种启发式方法进行选择,如果设置此参数将覆盖select_largest: "probability":选择概率最高的。
torch.masked_select() 按mask中的True进行索引,返回值:一维张量 # torch.index_select(input,# dim,# index,# out=None)t = torch.randint(0,9, size=(3,3)) idx = torch.tensor([0,2], dtype=torch.long)# floatt_select = torch.index_select(t, dim=0, index=idx)# t:# tensor([[4, ...