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如何交错分配4个子张量给一个更大的张量？

在云计算领域中，交错分配4个子张量给一个更大的张量可以通过以下步骤实现：

创建一个更大的张量，该张量具有足够的空间来容纳4个子张量的内容。可以使用相关编程语言中的数组、列表、矩阵等数据结构来表示张量。
确定子张量的形状和大小，并确保它们可以逐个放入更大的张量中。子张量的形状应该与更大的张量的形状一致或兼容。
确定子张量在更大的张量中的位置。可以通过指定起始位置和步幅来实现交错分配。起始位置可以是更大张量中的索引或坐标，步幅可以指定每个子张量在更大张量中占用的空间大小。
将每个子张量逐个复制或移动到更大的张量中的指定位置。可以使用编程语言提供的复制、赋值、切片等操作来实现。

交错分配子张量可以用于各种情况，例如在图像处理中，将图像的各个通道（如红色、绿色、蓝色通道）分配给更大的图像张量；在自然语言处理中，将不同语言的文本分配给更大的文本张量等。

在腾讯云上，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现交错分配子张量的操作。相关产品和文档链接如下：

TensorFlow：https://cloud.tencent.com/document/product/851/39033
PyTorch：https://cloud.tencent.com/document/product/851/45782

相关搜索:如何分配一个张量的子集，同时仍然保持原来的张量？在Python中将一个张量的切片替换为另一个更大的张量如何在tensorflow中分配张量的元素如何在4d火炬张量中获得3d张量的模？如何获得(5D张量)图像序列的平均/sum？成为4D张量如何在另一个张量中找到张量A的元素的索引？如何绘制张量的一个分量？如何将函数应用于张量值，然后将输出分配给相同的张量如何在tensorflow中省略4维张量中的零？有没有办法对一个子数组的张量进行排序？在tensorflow中，如何将张量的变化部分赋值给自身？pytorch:如何在4维张量的所有单元上应用函数如何将输入视为复张量？RuntimeError:张量的最后一个维度的步长必须为1 当切片本身是tensorflow中的张量时，如何进行切片分配 PyTorch:如何使用`torch.einsum()`查找嵌套张量的点积和另一个张量之间的迹给定一个张量[5,4,3,4]，如何生成一个常数张量，其中每行有n个1和m个0，n=5,4,3,4和m=0,1,2,1。在Pytorch中计算一个特定维度的4D张量的平均值如何给HTML元素分配一个随机的id？[Python]如何自动给dataframe分配一个特殊的索引？在tensorflow中如何返回张量中第一个匹配值的索引

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（3）一个任务调度器，用于分配时间资源以优化 DNN 中的多个子图。 Program sampler. Ansor 必须解决的一个关键挑战是为给定的计算图生成一个大的搜索空间。...这带来了Ansor最终的挑战：在为多个子图生成程序时如何分配时间资源。Ansor中的任务调度器（第 6 节）使用基于梯度下降的调度算法将资源分配给更可能提高端到端DNN性能的子图。 ?...4.1 草图的生成如Figure4所示，程序采样器接受一个子图作为输入。图 5 中的第一列展示了输入的两个示例。...由于我们的目标程序主要是数据并行张量化程序，它们由多个交错循环嵌套构成，最里面的语句是几个赋值语句，我们训练代价模型来预测循环中最里面的一个非循环语句的得分。...深度学习网络的总优化次数由 ANSOR 的使用者给定，然后由 Schedule Task 模块来确定如何将这些优化次数分配到不同的子图优化任务上。

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D2L学习笔记00：Pytorch操作

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

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TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

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显存不够，框架来凑：两行代码显存翻倍，2080Ti也能当V100来用

随着模型变得更深更大，每一层的激活值张量都需要保留在显存中。以 ResNet50 为例，在模型的训练中，前向传播中 50 层的计算结果都需要保存在显存中，以便让反向传播利用这些张量计算梯度。...4 张 V100，显存占满，而 GPU 利用率很低。即使是 V100 这样强大的算力，训练大模型时也很容易占满 16GB 显存。...原本需要 16GB 显存的模型，优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。...最好的办法是告诉深度学习框架，这次训练就分配多少显存，剩下的就交给框架自己去优化。MegEngine 的动态图显存优化就是基于这一逻辑。...在此就用一个最简单的计算例子，跟着框架演算一遍，看看 MegEngine 是如何利用动态图的计算历史恢复与释放张量的。

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vAttention：用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM

再解释一下：这个图展示的是vAttention如何动态管理单个K缓存（或V缓存）张量的内存，具体分为五个步骤： (a)：虚拟内存中包含了两个请求（R1和R2）的虚拟张量，但还没有进行任何物理内存分配。...请求的子张量在整个批次的虚拟张量中的K缓存（或V缓存）偏移量为，其中是worker上一个请求的最大K缓存（或V缓存）大小。请求标识符由vAttention分配。...在内部，vAttention确保在将执行返回给框架之前为每个活跃的reqId映射足够的物理页。...如果模型某一层所有 prompt tokens 的总K缓存大小为，页大小为$t，则每个worker需要确保在给定reqId的2 × ′个KV Cache子张量中的每个子张量中至少映射( + − 1)...更大的页大小和更高的TP维度会成比例地增加内存分配速率。这表明vAttention完全能够满足解码的内存分配带宽需求。

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用FP8训练大模型有多香？微软：比BF16快64%，省42%内存

有研发人员在推特上热议：如果 GPT-5 使用 FP8 训练，即使只使用同样数量的 H100，模型大小也将会是 GPT-4 的 2.5 倍！...张量并行化是将一个模型的各个层分散到多台设备上，从而将权重、梯度和激活张量的分片放在不同的 GPU 上。...为了解决这个问题，研究者实现了一种新的 FP8 分配方案，其可将每个张量作为一个整体分散到多台设备上，而不是像 ZeRO 方法一样将其切分成多个子张量。...该方法是以一种贪婪的方式来处理 FP8 张量的分配，如算法 1 所示。具体来说，该方法首先根据大小对模型状态的张量排序，然后根据每个 GPU 的剩余内存大小将张量分配到不同的 GPU。...这种分配遵循的原则是：剩余内存更大的 GPU 更优先接收新分配的张量。通过这种方式，可以平滑地沿张量分配张量缩放因子，同时还能降低通信和计算复杂度。

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tf.dynamic_stitch

把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。....] = data[m][i, ...]每个data[i].shape必须从相应的指标[i]开始。形状和其他数据[i]。...如果不需要这种保证，ParallelDynamicStitch在某些设备上的性能可能更好。...例：indices[0] = 6indices[1] = [4, 1]indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]data[0] = [61, 62]data[1] = [[41, 42]...参数：indices:包含至少一个int32类型张量对象的列表。data:与相同类型张量对象的索引长度相同的列表。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与数据相同的类型。

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TensorFlow 白皮书

每个设备对象负责管理分配和解除分配设备内存，对在 TensorFlow 实现中的更高层请求任意 kernel 的执行调度管理。张量实现中的张量是一种有类型的、多维度数组。...合适大小的后台存储通过一个分配器进行管理，该分配器由张量所处的设备确定。张量的后端存储缓存是引用计数的并在没有引用存在时解除分配。...这个算法现在还在持续开发的过程中。 3.2.2 交叉设备通信一旦节点置放已经计算好，图就被划分成子图的集合，每个子图对应于一个设备。...这确保了需要使用的张量数据仅仅会从源设备到目的设备传输一次，而在目的设备上的张量内存也只会分配一次（而非多次，参看图 4 的节点 b 和 c）。...仅仅需要对每个图的执行给出一个 Run 请求给那些包含图中任意节点的 worker，而不是会对所有节点或者每个跨设备通信都进行调度。

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4 | PyTorch张量操作：底层存储逻辑

元数据是如何计算的既然我们已经知道了tensor的底层存储实际上是连续的一维数组，那么下面来了解一下tensor通过什么样的方式来把底层存储处理成上层实现。...大小、偏移量、步长这里作者给了三个概念，就是张量的大小、偏移量和步长，作者手绘的图像如下大小（size）：大小这个概念很容易理解，比如说图中给的tensor在表现上来看是一个3*3的矩阵，tensor...但是在某些情况，比如说我们有一个4*4的tensor，我们从它的(1,1)的位置选取一个子tensor，这个时候这个子tensor的offset就不是0了，应该是5？...tensor second_point = points[1:,1:] #从原始tensor中摘取一个子tensor second_point #让我们看看截取的子tensor对不对 outs:tensor...什么是连续张量连续张量的概念貌似很拗口，反正我看翻译是没有看懂，所以我把原文放在下面了，大意是有这样一个张量，它的值以最右侧的维度开始按顺序在存储区间中排列，这种张量就是连续张量。

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邓侃解读：深度学习病历分析前沿进展

不论是用时间序列，还是空间路径，给病历数据建模，验证模型是否正确的办法之一，是验证模型的预测是否精准。譬如输入病情描述，预测罹患什么疾病。学者们遇到的第一个问题是，如何表达病情描述？...更大的挑战，是如何表达图谱中的边。不存在单一症状与单一疾病之间的静态关系。临床实践表明，多个症状多个化验和检查指标，组合在一起，才能正确诊断罹患的是什么疾病。...而且，更大的意义在于，把文字与图像编码成统一的数值张量，用一个张量，完整地表达患者的病情描述。...如果把患者历次病历，汇总起来，编码成更大的张量，这个更大的张量，实际上等同于患者的健康画像。精准的健康画像，能够预测未来几年，该患者罹患各种疾病的概率。...缺失数据的补足、时间跨度不一致的数据对齐、隐私数据的 HIPAA 脱敏病历数据处理，有四大难点：1. 多模态，2. 数据缺失，3. 时间跨度不一致，4. 脱敏。多模态的问题，已经基本解决。

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量子计算（九）：复合系统与联合测量

首先，解决这些问题，需要认识一个新的运算-张量积（tensor products）。一、张量积张量积是两个向量空间形成一个更大向量空间的运算。...设H1和H2分别为n1和n2维的希尔伯特空间.H1和H2的张量积为一个mn维的希尔伯特空间H=H1H2，对于H1中的每一个向量|h1〉和H2中的每一个向量|h2〉在H都有中唯一的向量|h1〉|h2〉，并且...AB的矩阵形式定义为这里AB是一个mp×mq的矩阵，表示矩阵A的中的第i行，第j列元素与矩阵B相乘。例如，Pauli矩阵和做张量积生成的矩阵为举个反例就可以验证张量积并不满足交换律。...可以看出两个向量做张量积该如何表示呢？其实在给定基下，向量的坐标表示也可以看作一个特殊的矩阵。例如：向量在标准正交基{ |0〉, |1〉}下的矩阵表示分别为和。... 变为本质上复合系统中量子态的演化也是矩阵的乘法，与单个子系统相比，只不过是多了张量积的运算。

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

这是容易出错的，特别是当张量的创建和使用位置在我们的代码中相距很远时。这引起了从业者的注意，因此有人建议³给维度赋予一个名称。...步幅是在存储中需要跳过的元素数量，以获取沿每个维度的下一个元素。图 3.5 张量的偏移、尺寸和步幅之间的关系。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。...偏移通常为零；如果这个张量是一个查看存储的视图，该存储是为容纳更大的张量而创建的，则偏移可能是一个正值。...相反，它们包括为尺寸、存储偏移或步幅分配一个具有不同值的新Tensor对象。当我们索引特定点并看到存储偏移增加时，我们已经提取了一个子张量。...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。

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大模型训练：Megatron-Core中的通信优化

在去年的一个学术会议上，我和一个学弟聊到了如何在Megatron-LM上做通信优化。尽管这样的想法十分常见，当时的代码库中却没有考虑这些。我们当时觉得可能是英伟达的集群带宽太高，并不太在意通信优化。...第二篇文章介绍了3D并行的技术[4]，也就是通过数据并行+张量并行+流水线并行，训练千亿乃至万亿规模的大模型。...另外，在流水线并行的部分，文章提出了interleaved 1F1B，采取交错式的模型切分方案，来降低流水线并行中存在的气泡开销（bubble）。...当然，对于更大规模的训练来说，流水线气泡的问题依旧存在。...当然，将一个tensor切分得太小，反而会影响实际性能，一般来说切成4份是比较常见的配置。

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