为了解决GConv的问题,在ShuffleNetV2中提出了Shuffle Channel的方法,通过对通道分组,在重新组合通道,到达混合信息的效果。 代码实现 defchannel_shuffle(x:Tensor,groups:int)->Tensor:batch_size,num_channels,height,width=x.size()print("batch_size:{}, num_channels:{}, height:{}, width:{}".format(batch...
代码实现 Pytorch的实现代码,如下(结合DataSet和DataLoader): fromtorch.utils.data.dataloaderimport_SingleProcessDataLoaderIter,_MultiProcessingDataLoaderIterimportrandomfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromitertoolsimportchainclassBlockShuffleDataLoader(DataLoader):def__init__(self,dataset:Dataset,sort_key,sor...
在深入理解ShufflenetV2-Block+代码解析的过程中，我们首先要了解其核心机制：深度卷积（DWConv）与点卷积（PWConv）。深度卷积在ShufflenetV2中被广泛采用，旨在通过减少卷积计算量，使模型在移动设备上运行更为高效。在传统卷积中，一组卷积核对应输出的一个channel，这意味着计算量与卷积核的组数直接相关。...
那么在FileInputFormat(最常见的InputFormat实现)的getSplits方法中,首先会计算totalSize=8(源码中定义,注意getSplits这个函数计算的单位是Block个数,而不是Byte个数,后面有个变量叫bytesremaining表示剩余的 Block个数,不要根据变量名就认为是度byte的字数),然后会计算goalSize=totalSize/numSplits=4,对于File1,计算...
out.writeLong(offset)}}{out.close()}valdataFile=getDataFile(shuffleId,mapId)// 下面这段同步代码保证了每个executor同时只会执行一个IndexShuffleBlockResolver, 后续的检测和重命名过程是源自的synchronized{valexistingLengths=checkIndexAndDataFile(indexFile,dataFile,lengths.length)if(existingLengths!=null){//...
它是通过getBlockLocation返回一个FileSegment,下面这段代码是ShuffleBlockManager的getBlockLocation方法。 def getBlockLocation(id: ShuffleBlockId): FileSegment = { // Search all file groups associated with this shuffle. val shuffleState = shuffleStates(id.shuffleId) for (fileGroup <- shuffleState.allFi...
l 当Reducer启动时,它会根据⾃⼰task的id和所依赖的Mapper的id从远端或是本地的block manager中取得相应的bucket作为Reducer的输 ⼊进⾏处理。 这⾥的bucket是⼀个抽象概念,在实现中每个bucket可以对应⼀个⽂件,可以对应⽂件的⼀部分或是其他等。 Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的...
第一步,ShuffleMapTask执行后把计算出来的数据写入ShuffleBlockFile里 第二步,ResultTask读取这些数据文件进行计算。 节章节就是深入剖析这两步的源码。 我们在前面讲过Executor在执行Task时,调用runTask方法,并返回MapStatus try{//获取shuffleManager,在用shuffleManager获取shuffleWriter对象val manager=SparkEnv.get.shu...
我已经将一些干扰代码删去。可以看到Spark在每一个Mapper中为每个Reducer创建一个bucket,并将RDD计算结果放进bucket中。需要注意的是每个bucket是一个ArrayBuffer,也就是说Map的输出结果是会先存储在内存。 接着Spark会将ArrayBuffer中的Map输出结果写入block manager所管理的磁盘中,这里文件的命名方式为:shuffle_ + shuff...
我已经将一些干扰代码删去。可以看到Spark在每一个Mapper中为每个Reducer创建一个bucket,并将RDD计算结果放进bucket中。需要注意的是每个bucket是一个ArrayBuffer,也就是说Map的输出结果是会先存储在内存。 接着Spark会将ArrayBuffer中的Map输出结果写入block manager所管理的磁盘中,这里文件的命名方式为:shuffle_ + shuff...