构建通过pytorch中提供的torchvision DataSet来创建MNIST数据集; 参数root为数据下载的目录; 参数train指明当前创建的DataSet使用的是MNIST的训练集还是测试集; 参数download指明是否进行数据的下载; 参数transform指明DataSet中数据的变化方式 toTensor() 将数据转换为tensor表示的形式; Normalize是对数据进行归一化; dataset ...
其中tensor_list,是list,大小是word_size,每个元素为了是gather后,保存每个rank的数据,所以初始化一般使用torch.empty;tensor代表各rank中的tensor数据,其中tensor_list每个分量的维度要与对应的tensor参数中每个rank的维度相同。 API文档链接:torch.distributed.distributed_c10d - PyTorch 2.4 documentation [docs]@_excep...
req.wait() #从master node接收平均梯度 req = dist.irecv(tensor=p.grad, src=0) req.wait() optimizer.step() 多节点训练VGG11模型:使用all_reduce 以上方法虽然完成了不同节点之间的通讯,但由于master node和其他node之间代码不同,所以仍然比较麻烦。PyTorch提供了一种简便且高效的方法。具体而言就是all_red...
PROCESSstringidPKProcess IDfloattensorRandom TensorAllReduce 结论 在本篇文章中,我们简单介绍了 PyTorch 中的 AllReduce 操作,提供了基本的代码示例,并用图表展示了该操作的过程和参与者关系。AllReduce 在分布式深度学习中是一个非常重要的工具,它帮助我们在多个计算节点之间高效地同步数据。随着深度学习应用的不断发...
repeat: 用于对张量的某一个维度进行复制,可用于替换pytorch中的repeat reduce: 类似于tensorflow中的reduce操作,可以用于求平均值,最大最小值的同时压缩张量维度 einops 中rearrange,repeat,reduce的函数细节介绍如下所示 def rearrange(inputs, pattern, **axes_lengths) transform_inputs inputs (tensor): 表示...
contiguous()函数是PyTorch中用于检查张量是否连续存储的函数。如果张量是连续的,contiguous()将返回该张量本身;如果张量不是连续的,contiguous()将返回一个新的连续张量,该张量包含与原始张量相同的数据,但具有连续的内存布局。 为什么要使用contiguous()?
pertoken_scale=None, int comm_turn=0, int antiquant_group_size=0) -> Tensor 说明 torch_npu接口中的问号表示这个输入参数是可选的。 参数说明、输出说明和约束说明具体请参考《API 参考》中的“torch_npu.npu_mm_all_reduce_base”章节。 模型中替换代码及算子计算逻辑 说明 当前仅展示非量...
• edited by pytorch-bot bot 🐛 Describe the bug Code to reproduce: import torch device = torch.device('cpu') dtype = torch.bfloat16 n = 512 x = torch.tensor([0, 1], dtype=dtype, device=device).repeat(n // 2) y = torch.zeros(n, device=device, dtype=torch.int32) print(...
Python – tensorflow.math.reduce_mean() TensorFlow是谷歌设计的开源Python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 reduce_mean()用于寻找张量的各维元素的平均值。 语法: tensorflow.math.reduce_mean( input_tensor, axis, keepdims, name) 参数: input
RuntimeError”“：PytorchPyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch ...