在torch2.3中,发布一个模块torch.distributed.tensor.parallel。专门用于张量并行。 parallize_module,这是核心函数,他负责将模型并行化。 如何定义并行化方法?通过设置不同的ParallelStyle。每个Style有三件事情要做。 如何处理模型本身的参数? 如何处理模型的输入? 如何处理模型的输出
import torch t = torch.tensor([ [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3] ], dtype=torch.float32) 1. 2. 3. 4. 5. 6. (1)在重塑操作上,我们通常比较关心元素的数量,其具体的查询方式如下: torch.tensor(t.shape).prod() 1. 显示结果: tensor(12) 1. 或者使用如下函数: ...
t1的值tensor([1.4013e-45]),t1的数据类型torch.FloatTensor t2的值1,t2的数据类型torch.LongTensor 1. 2. Tensor是一个生成张量的函数,默认传入的是一个大小,自动生成一个size的tensor,tensor里的数据类型默认float 而tensor是默认输入的值为创建tensor的值,自动判断其类型,生成一个tensor 2.1.1生成特定tensor #...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。张量可以从Python的list或序列构成:>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3]可以通过指定它的大小来构建一个空的张量:>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 0 0 0 ...
1.torch 的 tensor类04-14 2.torch 自动求导04-153.torch.nn.module04-164.torch.util.data04-255.torch.optim04-276.torch.nn04-277.卷积是特殊的二维MLP05-078.l2, dropout, Xavier05-079.nn.parameter05-0710.两次卷积能否转换成一次05-0811.前向,反向成本计算05-0812.序列模型05-1213.Seq2Seq代码解析...
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 为例,x在内存中通常以行优先(row-major) 格式线性存储: [1, 2, 3, 4, 5, 6] 它的shape是(2, 3),stride是(3, 1),即行数+1时需要进行3步,列数+1时需要进行1步。 在进行.transpose() 或.permute()操作时,PyTorch 会生成一个新的“视图...
torch tensor数据操作 torch 数据操作 在torch中,tensor称为张量。 创建、形状与赋值 创建张量 # 赋值为0~n-1(默认整数) x = torch.arange(12) # 生成一个形状为(2,3,4)的张量,所有元素都设置为0(浮点数) x = torch.zeros((2,3,4)) # 生成一个形状为(2,3,4)的张量,所有元素都设置为1(浮点...
不直接支持GPU加速:Torch Tensor默认在CPU上运行,如果想要利用GPU进行加速,需要将Tensor数据移动到GPU上进行运算。这需要手动管理Tensor的设备位置,增加了编码和维护的复杂性。 API较为底层:Torch Tensor的API较为底层,需要用户手动编写复杂的计算图和操作,相比一些高级框架(如Keras),使用起来更为繁琐。 类似的库: Nump...
torch.tensor函数的第一个参数是数据,可以是Python列表、元组、Numpy数组、Pandas数据框等数据类型。其它参数有dtype(数据类型)、device(运行设备)和requires_grad(是否需要梯度)等。 示例1:创建一个1维张量a a = torch.tensor([1, 2, 3]) print(a) # 输出:tensor([1, 2, 3]) import numpy as np 二、...
torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False) 代码实现: # -*- coding...) 1.2.1.张量概念 张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维拓展 Variable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进行自动求导,其中包含的五个属性:data ...