该类型张量只包含一个元素，但又不是单独一个数。 将零维张量视为拥有张量属性的单独一个数。例如，张量可以存在GPU上，但Python原生的数值型对象不行，但零维张量可以，尽管是零维。...三维张量索引 在二维张量索引的基础上，三维张量拥有三个索引的维度。我们将三维张量视作矩阵组成的序列，则在实际索引过程中拥有三个维度，分别是索引矩阵、索引矩阵的行、索引矩阵的列。...2]) torch.index_select(t1, 0, indices) tensor([2, 3]) 在index_select函数中，第二个参数实际上代表的是索引的维度。...8], [ 9, 10, 11]]) torch.split(t2, 2, 0) # 第二个参数只输入一个数值时表示均分，第三个参数表示切分的维度 (tensor([...：矩阵相乘后相加 addmm函数结构：addmm(input, mat1, mat2, beta=1, alpha=1) 输出结果：beta * input + alpha * (mat1 * mat2
_state_dict_hooks ：在调用state_dict方法时希望执行的操作。..._sparse_addmm(mat, mat1, mat2, beta=beta, alpha=alpha) 目前我们可以继续拓展。...step : 进行一次参数更新操作。 zero_grad : 在反向传播计算梯度之前对上一次迭代时的梯度清零。 state_dict : 返回用 dict 结构表示的参数和状态。...is_cuda = {bool} False is_leaf = {bool} True requires_grad = {bool} False 但是此时 a 不能求导，在创建张量时，如果设置...，从而生成一个概念上的有向无环图，该无环图的叶子节点是模型的输入张量，其根为模型的输出张量。
PyTorch 的张量提供了一个多维数组的基础，类似于 NumPy 数组，但具有更多的功能，特别是在深度学习中与 GPU 计算的高效配合。 1....张量本质上是一个类（torch.Tensor），与 NumPy 中的 ndarray 相似，但是它支持 GPU 加速。...设备 (Device)：张量存储的位置，可以是 CPU 或 GPU。通过 .device 可以查看当前设备。...PyTorch 张量可以在 CPU 或 GPU 上运行。...参数：无 2. manual_seed() torch.manual_seed(10) <torch.
在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。 “为什么不使用 NumPy 库呢？”...对于深度学习，我们需要计算模型参数的导数。PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。...PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。这在训练模型方面至关重要。由于 Numpy 缺乏将其计算转移到 GPU 的能力，因此训练模型的时间最终会变得非常大。...我们只需要将列表作为参数传递给函数，我们就有了它的张量形式。...mat1 =torch.randn(3,2) describe(torch.mm(x, mat1)) 只需将矩阵作为参数传递，我们就可以轻松地执行矩阵乘法，该函数将产生一个新的张量作为两个矩阵的乘积。
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....GPU加速（GPU Acceleration） 【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration） 2、张量的数学运算...这样，在反向传播过程中，可以自动计算和更新模型的参数梯度。 parameters()方法：返回模型中定义的所有可学习的参数，可以用于在训练过程中更新参数。...加载模型时，可以使用torch.load()方法加载保存的模型参数。...将模型移动到指定的设备（如CPU或GPU） 通过传入一个torch.device对象或一个字符串来指定目标设备，模型的所有参数和缓冲区都将被移动到目标设备。
——在不同的 GPU 上运行模型的不同层； 张量并行——分解单个运算的数学运算，例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上； 专家混合（MOE）——仅通过每层的一小部分处理每个示例。...单单的数据并行要求模型匹配单个 GPU 内存，但当你利用多个 GPU 计算时，代价是存储参数的多个副本。...不过，话虽如此，有一些策略可以增加 GPU 可用的有效 RAM，例如，在两次使用之间，可将参数暂时卸载到 CPU 内存。...2 流水线并行 在流水线并行训练中，研究者会将模型的顺序块划分到 GPU 上，每个 GPU 只保存一小部分参数，因此，相同模型的每个 GPU 消耗的内存按比例减少。...卸载是将未使用的数据临时卸载到 CPU 或不同设备之间，在需要时将其读回。幼稚的执行会大大减慢训练速度，但复杂的实现方式会预先获取数据，使设备永远不需要等待。
CPU/GPU，同时支持在不同线程上在 CPU 上进行预处理/后处理 preprocess将获取最初定义的输入，并将其转换为可供模型使用的内容。...GPU 上运行不同任务时非常方便。...一些测试必须在仅 CPU 上运行，其他测试可以在 CPU 或 GPU 或 TPU 上运行，另一些测试可以在多个 GPU 上运行。...T 张量并行性（TP） 在多个 GPU 上进行训练的并行技术，其中每个张量被分割成多个块，因此每个张量的碎片都驻留在其指定的 GPU 上，而不是整个张量驻留在单个 GPU 上。...碎片在不同 GPU 上分别并行处理，并在处理步骤结束时进行同步。这有时被称为水平并行，因为分割发生在水平级别。在这里了解更多关于张量并行性的信息。
在 GPU0 上：x0 小批量需要 a0，a1，a2 参数通过层进行前向路径，但 GPU0 只有 a0。它将从 GPU1 获取 a1，从 GPU2 获取 a2，将模型的所有部分汇集在一起。...张量并行 在张量并行中，每个 GPU 处理张量的一个切片，并且仅在需要时聚合完整的张量进行操作。...通过对模型参数、优化器和梯度状态进行分片，甚至在它们不活动时将它们卸载到 CPU 上，FSDP 可以减少大规模训练的高成本。...在 TPU 上进行调试通常比在 CPU/GPU 上更困难，因此我们建议在尝试在 TPU 上运行之前，先在 CPU/GPU 上使用 XLA 使您的代码能够运行。...**基于痛苦经验的提示：**虽然使用jit_compile=True是获得速度提升并测试您的 CPU/GPU 代码是否与 XLA 兼容的好方法，但如果在实际在 TPU 上训练时保留它，可能会导致许多问题
它在我们早期的单进程实验中如预期的那样工作，因此我们决定将它包含在代码库中。结果是，这个缓存不能很好地用于多进程，但是我们的单元测试提前发现了这个问题。...模型的移动 在CPU上训练深度神经网络在大多数时候都非常慢。这就是为什么我们使用GPU来加速它。为此，我们所有的模型参数必须驻留在GPU上。...因此，我们应该断言我们的模型可以在设备(CPU和多个GPU)之间正确地移动。 我们可以用一个常见的错误来说明我们的例子VAE中的问题。...这在CPU上运行没有问题，但当模型移动到GPU时失败。问题是噪音张量是在CPU内存中创建的，因为它是默认的，并没有移动到模型所在的设备上。一个简单的错误和一个简单的解决方案。...) 参数函数返回的模型的所有参数在优化步骤后都应该有一个梯度张量。
这种张量架构让 PyTorch 可以尽可能地重复使用数据存储，并有效减少内存占用。然而，当一个张量移动到另一个设备上时（如从 GPU 到 CPU），数据存储就不能重复使用，需要创建一个新的张量。...表 1 举例说明了张量在 PyTorch 设备间移动时的内存占用情况。在第 0 行分配的张量 x0 在 GPU 上消耗了 4MB。...然而，当 x0 和 x1 如第 2 行和第 3 行那样移动到 CPU 时，尽管 y0 和 y1 可以在 CPU 上共享相同的数据存储，但 CPU 内存消耗却变成了 8MB，这导致 CPU 内存冗余，并增加了...例如，虽然 x0 和 x1 是相同的张量，只是视图不同，但当复制到 CPU 时，生成的张量 y0 和 y1 并不共享数据存储，而在 GPU 上 x0 和 x1 共享数据存储。...图 2 (a) 展示了表 1 中的示例，其中 x1 与 x0 共享数据布局，但 y0 和 y1 在 CPU 上拥有重复的数据存储。
例如，当在带有GPU的服务器上训练神经网络时，我们通常希望模型的参数在GPU上。 要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。注意，对大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中很容易获得。...默认情况下，张量是在CPU上创建的。 x = torch.tensor([1, 2, 3]) x.device 需要注意的是，无论何时我们要对多个项进行操作，它们都必须在同一个设备上。...例如，如果我们对两个张量求和，我们需要确保两个张量都位于同一个设备上，否则框架将不知道在哪里存储结果，甚至不知道在哪里执行计算。 （一）存储在GPU上 有几种方法可以在GPU上存储张量。...例如，我们可以在创建张量时指定存储设备。接下来，我们在第一个gpu上创建张量变量X。在GPU上创建的张量只消耗这个GPU的显存。我们可以使用nvidia-smi命令查看显存使用情况。...当输入为GPU上的张量时，模型将在同一GPU上计算结果。 net(X) 让我们确认模型参数存储在同一个GPU上。
这些默认设置可以作为起点，但根据具体任务需求进行调整。 权重和偏置设置： 在定义卷积层时，可以指定权重张量形状和偏置。...设置Pin memory：在数据加载过程中设置Pin memory可以提高数据传输的效率，特别是在CPU到GPU的传输过程中。...避免CPU与GPU间的传输：尽量在GPU上构建张量和进行计算，以减少CPU与GPU间的数据传输，从而提高计算效率。 PyTorch模型的序列化和加载过程中常见的问题及解决方案是什么？...解决方案：可以尝试升级或降级PyTorch版本，或者检查保存和加载模型时使用的PyTorch版本是否一致。...加载PKL模型： 问题描述：在使用PyTorch加载PKL模型时，有时可能会遇到模型加载结果与预期不符的情况。 解决方案：需要明确为什么会出现这种问题，并根据具体情况进行调整。
选择PyTorch还是TensorFlow主要取决于团队积累和项目基础设施情况；(2) 如果你已经达到可以为团体选框架的程度，那在做选择时则需要同时熟悉PyTorch和TensorFlow的生态，才能做出最佳选择...PyTorch 1.6相比于上一稳定版本的更新包括： (1) 原生支持GPU混合精度训练（Automatic mixed precision，AMP），据说这个特性是NVIDIA团队加持的。...(2) 分布式训练和RPC通信：TensorPipe原生的支持张量。TensorPipe是PyTorch分布式训练的通信工具，详情可参阅GitHub：pytorch/tensorpipe。...(3) 复数张量运算和其他新的运算，如torch.logcumsumexp()、torch.logaddexp()、torch.rad2deg()、torch.deg2rad()、torch.arccosh...在部署方面，tf.lite大大增强，针对Android和iOS的CPU/GPU性能都有优化。 Pandas 1.1增加了许多方便的小函数。
通过本文介绍的方法，我们可以在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存时，在单个或多个 GPU 服务器上训练模型。 2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。...在一个或多个 GPU 上训练大批量模型 你建的模型不错，在这个简洁的任务中可能成为新的 SOTA，但每次尝试在一个批量处理更多样本时，你都会得到一个 CUDA RuntimeError：内存不足。...这对很多分类问题来说是件好事，但如果你在大批量上训练语言模型时，这就会成为问题。 我们可以快速计算语言模型输出的大小： ? 语言模型输出中的元素数量。...它在每个 GPU 上并行计算损失函数，像 DataParallel 分割模型输入一样分割目标标签张量。...CPU 上的所有张量：gathered_predictions = parallel.gather(predictions) 分布式训练：在多台机器上训练 在更大的批量上训练时，我们要如何控制多个服务器的算力呢
We have a GPU! 一旦我们确定有一个或多个 GPU 可用，我们需要将数据放在 GPU 可以看到的地方。你的 CPU 在计算时使用计算机 RAM 中的数据。...device参数在 GPU 上创建张量时指定。...当我们打印新张量时，你可以看到 PyTorch 告诉我们它在哪个设备上（如果不在 CPU 上）。 你可以使用torch.cuda.device_count()查询 GPU 的数量。...在理想情况下，无论你是在 CPU 还是 GPU 硬件上，你的代码都应该表现稳健。...6 * 20 * 20,)参数是因为 PyTorch 在指定张量形状时期望一个元组 - 但当形状是方法的第一个参数时，它允许我们欺骗并只使用一系列整数。
张量和对它们的操作都可以在 CPU 或 GPU 上使用。在 PyTorch 中将计算从 CPU 移动到 GPU 不需要更多的函数调用。...这里的张量是一个更大存储的视图，就像在创建更大的张量时可能分配的存储一样。 3.9 将张量移动到 GPU 到目前为止，在本章中，当我们谈论存储时，我们指的是 CPU 上的内存。...现在数据存储在 GPU 上，当对张量执行数学运算时，我们将开始看到之前提到的加速效果。...points_gpu = 2 * points.to(device='cuda') # ❷ ❶ 在 CPU 上执行的乘法 ❷ 在 GPU 上执行的乘法 请注意，points_gpu张量在计算结果后并没有返回到...如果张量分配在 GPU 上，PyTorch 将把张量内容复制到在 CPU 上分配的 NumPy 数组中。
如果你在张量上调用 .cuda()，则它将执行从 CPU 到 CUDA GPU 的数据迁移。如果你在模型上调用 .cuda()，则它不仅将所有内部储存移到 GPU，还将整个计算图映射至 GPU。...当你具备一个包含多个「内部」模型的复杂 DNN 时，这有所帮助。在所有已命名模块之间的迭代允许我们创建模型解析器，可读取模型参数、创建与该网络类似的模块。...() 方法将张量移至 CPU（或确保它在那里）。...或者，当 GPU 可用时（torch.cuda. 可用），使用 .cuda() 方法将张量移至 GPU。你可以看到张量是否在 GPU 上，其类型为 torch.cuda.FloatTensor。...如果张量在 CPU 上，则其类型为 torch.FloatTensor。
最终的结果是当 GPU 上的计算开始时，所有张量已可用。 软件管道 由于所有的阶段都可以在不同的处理器下运行，在它们之间使用 data_flow_ops.StagingArea 可使其并行运行。...分布式复制，将每个 GPU 中的训练参数副本与参数服务器上的主副本放置在一起，在变量数据可用时，正向计算和反向计算立即开始。...这个参数服务器方法同样可以应用在本地训练中，在这种情况下，它们不是在参数服务器之间传播变量的主副本，而是在 CPU 上或分布在可用的 GPU 上。...NCCL 是英伟达的一个库，可以跨不同的 GPU 实现数据的高效传输和聚合。它在每个 GPU 上分配一个协作内核，这个内核知道如何最好地利用底层硬件拓扑结构，并使用单个 SM 的 GPU。...通过实验证明，尽管 NCCL 通常会加速数据的聚合，但并不一定会加速训练。我们的假设是：隐式副本基本是不耗时的，因为它们本在 GPU 上复制引擎，只要它的延迟可以被主计算本身隐藏起来，那么。
CPU 和 GPU 上运行。...空闲时间细分 深入了解 GPU 空闲时间及其原因可以帮助指导优化策略。当 GPU 上没有运行任何内核时，GPU 被视为空闲。...这些类型的低效率可以通过检查导致减速的 CPU 运算符、增加批量大小和应用运算符融合来解决。 **内核等待：**指的是在 GPU 上连续启动内核时伴随的短暂开销。...HTA 还计算每个 CUDA 流中未完成操作的数量。我们将其称为队列长度。当流上的队列长度为 1024 或更大时，新事件无法在该流上调度，CPU 将停止，直到 GPU 流上的事件被处理。...CUDA 内核启动统计 对于在 GPU 上启动的每个事件，CPU 上都有相应的调度事件，例如CudaLaunchKernel，CudaMemcpyAsync，CudaMemsetAsync。
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