scatter_ 的一个典型用法是:进行 one-hot 转换。划重点,这个点很重要。 import torch classes = 10 # representing numbers 0-9 labels = torch.tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]).view(10,1) one_hot = torch.zeros(classes,classes).scatter_(1,labels,1) print(one_hot)...
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...
9. 使用torch.masked_select处理蒙版选择：在需要根据条件计算张量的部分时，使用torch.masked_select简化操作，同时也支持梯度计算。10. 条件张量torch.where：根据条件合并张量，实现灵活的数据处理逻辑。11. Tensor.scatter在指定位置填充值：使用Tensor.scatter在特定位置用给定值填充张量，适用于复杂的数据...
scatter(dim, index, src),dim表示Tensor的维度,index表示索引Tensor,它的值不能大于被调Tensor的维度,src表示要被填充的Tensor,下面请看具体示例: 在该例中,我们创建了一个1*12的随机Tensor,并将其形状变成3*4,我们一共设置了两个index,index1是按列(dim=1)进行索引,index2是按行(dim=0)进行索引,注意inde...
Scatter : public Function AccumulateGrad : public Function AliasBackward : public Function AsStridedBackward : public Function CopyBackwards : public Function DiagonalBackward : public Function ExpandBackward : public Function IndicesBackward0 : public Function ...
参考文章:Pytorch:Tensor的高阶操作【where(按条件取元素)、gather(查表取元素)、scatter_(查表取元素)】【可并行计算,提高速度】 统计tensor中满足条件元素的个数 torch.nonzero()+torch.numel()
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...
# pytorch的标记默认从0开始tensor = torch.tensor([0, 2, 1, 3])N = tensor.size(0)num_classes = 4one_hot = torch.zeros(N, num_classes).long()one_hot.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) ...
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。
for循环直接对张量进行赋值，实现方式直观，但效率不高。scatter方法通过索引矩阵灵活地将数据放置在特定位置，其原理与one-hot编码相符，能够高效地构建one-hot张量。index_select方法则从类别标签的角度出发，利用索引选择特定的行或列，同样可以实现one-hot编码。其中，基于index_select的形式在性能上表现...