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：too many indices for tensor of dimension 3

本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。错误原因维度为3的张量可以被看作是一个三维数组，其中的每个元素都可以通过三个索引来确定其位置。通常情况下，我们可以使用三个索引来访问或操作张量的元素。...然后，我们定义了一个简单的CNN模型，并使用模型对图像数据集进行分类。最后，打印输出的张量形状，以验证代码的正确性。 请注意，此示例仅用于演示如何处理维度为3的张量的错误。...实际应用中，我们可能需要根据具体情况调整模型的结构和输入数据的预处理方式。张量的索引是指通过指定索引来访问张量中特定位置的元素或子集。...创建一个二维张量y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 使用索引访问元素print(y[0, 1]) # 输出: 2切片索引切片索引用于访问张量中的子集。...通过索引访问的张量元素仍然是一个张量，可以进一步进行操作。在索引操作中，可以使用负数表示从后向前索引（如​​-1​​表示最后一个元素）。

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学懂 ONNX，PyTorch 模型部署再也不怕！

input_names, output_names 设置输入和输出张量的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字（如数字）。 ONNX 模型的每个输入和输出张量都有一个名字。...我们在模型导出计算图时用的是一个形状为 (1, 3, 10, 10) 的张量。...同时，is_in_onnx_export 只能在每个需要添加部署逻辑的地方都“打补丁”，难以进行统一的管理。我们之后会介绍如何使用 MMDeploy 的重写机制来规避这些问题。...如果我们在模型中做了一些很“出格”的操作，跟踪法会把某些取决于输入的中间结果变成常量，从而使导出的 ONNX 模型和原来的模型有出入。...这也难怪，我们在这个模型里使用了 .item() 把 torch 中的张量转换成了普通的 Python 变量，还尝试遍历 torch 张量，并用一个列表新建一个 torch 张量。

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什么是大模型？

举个例子，OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使其能够执行更复杂的任务，如自然语言生成、翻译、摘要等。大量参数使模型具有更强的表示能力，但同时也带来了更高的计算成本和内存需求。...每个设备都有模型的一个副本，但训练数据会被划分为不同的子集。每个设备使用其所分配的数据子集训练模型副本，然后通过通信协议（如 AllReduce 操作）同步梯度更新。...这种方法的优势是可以同时处理多个输入样本，从而提高计算设备的利用率。 张量并行 张量并行（Tensor Parallelism）：将计算图中的层内的参数切分到不同设备，即层内并行，称之为张量模型并行。...然后我们将 A 与每个设备上 B 中的每一列相乘，我们将得到 AB0 AB1 AB2 ... ABn 。此刻，每个设备仍然持有一部分的结果，例如，设备(rank=0)持有 AB0。...为了确保结果的正确性，我们需要收集全部的结果，并沿列维串联张量。通过这种方式，我们能够将张量分布在设备上，同时确保计算流程保持正确。张量并行过程如下图所示： 图片 并行训练使用的通信原语？

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全面解读PyTorch内部机制

（每个张量都记录一个偏移量，但大多数时候它为零，出现这种情况时我会在我的图表中省略它。） 演讲时的提问：如果我取张量的一个域段，我该如何释放底层张量的内存？...存储会定义张量的 dtype 和物理大小，同时每个张量还会记录大小、步幅和偏移量，这定义的是物理内存的逻辑解释。...毕竟，除了密集的 CPU 浮点数张量，还有其它很多类型的张量，比如 XLA 张量、量化张量、MKL-DNN 张量；而对于一个张量库，还有一件需要思考的事情：如何兼顾这些扩展？...这可能听起来理所当然，但有时候人们在只需要制作一个 wrapper 类时却跑去扩展那三个参数。wrapper 类的一个突出优点是开发结果可以完全不影响原来的类型（out of tree）。...如果代码的结构保持一样，而行为没有保持一样：来自前向的每一行都被替换为一个不同的计算，其代表了前向运算的导数。

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万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制

（每个张量都记录一个偏移量，但大多数时候它为零，出现这种情况时我会在我的图表中省略它。） 演讲时的提问：如果我取张量的一个域段，我该如何释放底层张量的内存？...也许会有多个张量共享同一存储。存储会定义张量的 dtype 和物理大小，同时每个张量还会记录大小、步幅和偏移量，这定义的是物理内存的逻辑解释。...毕竟，除了密集的 CPU 浮点数张量，还有其它很多类型的张量，比如 XLA 张量、量化张量、MKL-DNN 张量；而对于一个张量库，还有一件需要思考的事情：如何兼顾这些扩展？ ?...这可能听起来理所当然，但有时候人们在只需要制作一个 wrapper 类时却跑去扩展那三个参数。wrapper 类的一个突出优点是开发结果可以完全不影响原来的类型（out of tree）。...如果代码的结构保持一样，而行为没有保持一样：来自前向的每一行都被替换为一个不同的计算，其代表了前向运算的导数。

1.5K30

Multiprocessing package - torch.multiprocessing

Python 2中的多处理只能使用fork创建子进程，而且CUDA运行时不支持它。与CPU张量不同，发送过程需要保持原始张量，只要接收过程保留张量的副本。...保持生产者进程运行，直到所有消费者退出。这将防止生产者进程释放消费者仍在使用的内存的情况。...接收方还将缓存文件描述符并映射它，以获得存储数据上的共享视图。注意，如果有很多张量共享，这种策略将在大多数时间保持大量的文件描述符打开。...多处理将生成一个名为torch_shm_manager的守护进程，该守护进程将自己与当前进程组隔离，并跟踪所有共享内存分配。...一旦连接到它的所有进程退出，它将等待片刻以确保没有新的连接，并将迭代组分配的所有共享内存文件。如果它发现它们中的任何一个仍然存在，就会释放它们。

2.5K10

DeepMind科学家、AlphaTensor一作解读背后的故事与实现细节

智源社区邀请到该工作第一作者Alhussein Fawzi博士，为我们独家讲授了如何将强化学习方法应用到矩阵乘法等基础科学问题，同时Fawzi博士也分享了项目背后的细节，以及给交叉学科研究者的建议。...Strassen算法首先把矩阵的一些切片组合在一起构成中间变量，然后这些中间结果被分配到目标的结果当中。...因此这个描述标准算法的张量中共有8个1，其余为0。 矩阵乘法算法的张量分解描述 如何通过张量如何描述矩阵乘法的算法？其实可以将具体算法看作是这个特定张量的一种低阶分解。...像围棋这样的游戏可以在线找到很多专家游戏，但是并没有张量分解相应的训练数据。3）游戏中只有一个张量，并考虑如何去分解这个张量，问题本质上没有足够的机器学习所需要的多样性。4）对称性。...同时，这里的自注意力机制之间只存在于有限的组或者切片当中，因为属于同一切片的元素比不同切片的元素更相关，而且如果重排切片，张量的秩保持不变。

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从 ResNet 到 BLite ：人脸检测中的模型轻量化实践 ！

一个最优的人脸检测系统应该在保持低计算成本的同时，能够高精度地定位图像中的人脸。 传统的人脸检测技术依赖于手工制作特征以及滑动窗口技术。在这些技术中，Viola-Jones人脸检测器[1]被广泛应用。...这些人脸检测系统在人群密集环境中比传统方法获得了显著更高的精确度，同时稍微落后于计算密集型的人脸检测器。 针对边缘设备上的实时应用，一个高效的人脸检测器需要在不牺牲精确度的同时保持低计算成本。...最近，人脸检测器EResFD[38]在WIDER FACE[3]验证子集的难集上以最低的计算成本保持了良好的准确度（80.43% AP），尽管在容易和中等子集上的准确度有所下降（如表1所示）（不到90%...减少人脸检测器的努力持续进行，但轻量级版本对于边缘设备仍然至关重要，旨在降低GFLOPs同时保持各种大小人脸的准确度。...在WIDER FACE验证数据集的Hard子集上，FDLite在性能上优于所有 Baseline 人脸检测框架（除了ProgressiveFace [19]），同时保持了更低的浮点运算（GFLOPs）和网络大小

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​FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破，大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能！

通过这个过程，显著降低了张量的最大值，同时保留了完整的信息。展平后的张量可以经历每张量量化，同时确保准确性的保持。...因此，在预期计算受限的情况下，对于部署LLMs来说，逐张量量化仍然是更佳的选择。...方程3解释了激活元素 X_{ij} 是如何被展平的，方程4解释了权重 W 的第j个通道是如何被重复的。...如果比率低于这个阈值，该层将被分配到4位量化；否则，它将被分配到8位量化。需要注意的是，要对一个层进行4位量化，激活值和权重必须同时进行4位量化。...此外，为了建立一个合适的截断阈值，将 \beta 设置为1.3。更进一步，为了确定每一层的量化位宽，作者分配给 \gamma 一个值为1.86。

16310

为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

（可选择）重新训练网络，让新权重保持之前的训练效果。 通过剪枝在密集模型中发现稀疏结构，同时稀疏网络仍然可以保持相似性能的灵感是由彩票假设激发的：这是一个随机初始化的密集前馈网络，它包含一个子网络池。...如何剪枝 Magnitude pruning 是最简单但同时又非常有效的剪枝方法 - 只裁剪那些绝对值最小的权重。...稀疏化 稀疏化是扩大模型容量同时保持模型推理计算效率的有效方法。...当 C>1 时，需要增加一个松弛容量；当 C<1 时，路由网络需要忽略一些 token。 路由策略改进 MoE 层有一个路由网络来为每个输入 token 分配一个专家子集。...组合模式：对输入的 token 进行排序 / 聚类以实现更优化的序列全局视图，同时保持固定模式的效率优势 稀疏 transformer 结合了跨步和局部注意力； 给定高维输入张量，axial transformer

1.6K30

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

总体而言，作者在 Paper 中做出了以下贡献： 提出了 vAttention，一个在保持 KV Cache 虚拟内存连续性的同时实现物理内存动态分配的系统。...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。...这个图展示了vAttention如何通过按需分配物理内存来管理 KV Cache 的内存，同时通过延迟回收策略优化内存使用，以便在新的请求到达时可以高效地重新利用已经分配的物理内存。...在这些张量中，不同请求占据不同的不重叠子区域（称为子张量）。vAttention通过唯一的整数标识符定位请求的子张量，该标识符在到范围内（注意最多有个请求同时运行）。...这样，vAttention通过在关键路径之外的 KV Cache 张量中映射物理页来隐藏CUDA API的延迟。注意，在每次迭代中，step API仍然需要确保当前迭代所需的物理页实际映射。

11910

Pytorch中张量的高级选择操作

它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...现在我们使用3D张量，一个形状为[batch_size, num_elements, num_features]的张量:这样我们就有了num_elements元素和num_feature特征，并且是一个批次进行处理的...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...样本形状是针对前面提到的3D ML示例量身定制的，并将列出索引张量的必要形状，以及由此产生的输出形状: 当你想要从一个张量中按照索引选取子集时可以使用torch.index_select ，它通常用于在给定维度上选择元素

10010

PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念

Worker - 分布训练环境中的worker。 Group（进程组）：我们所有进程的子集，用于集体通信等。 默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。...初始化 : 虽然有了后端和进程组的概念，但是如何让 worker 在建立进程组之前发现彼此？ 这就需要一种初始化方法来告诉大家传递一个信息：如何联系到其它机器上的进程。...我们还将批量大小除以副本数，以保持整体批量大小为 128。...它接受一个recv 张量并将所有send张量的总和存储在其中。...8.1.5 NCCL后端 该NCCL后端提供了一个优化的，针对对CUDA张量实现的集合操作。如果您仅将 CUDA 张量用于集合操作，请考虑使用此后端以获得最佳性能。

2.3K20

PyTorch入门笔记-index_select选择函数

[1yai0esvsr.png] 1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集..., 8]) >>> # 获取1D张量的第1个维度且索引号为2和3的张量子集 >>> print(torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor(...2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]]) 「由于 index_select 函数只能针对输入张量的其中一个维度的一个或者多个索引号进行索引，因此可以通过...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；...，不同的是索引出来张量子集的形状，index_select 函数对输入张量进行索引可以使用高级索引实现。

5.3K20

tensors used as indices must be long or byte tensors

这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中，我们将探讨这个错误背后的原因，如何理解它以及如何修复它。...确保正确的维度这个错误的另一个常见原因是索引张量没有所需的维度。例如，如果你要索引一个二维张量，那么索引张量也应该是一个二维张量。确保索引张量的形状和大小与你尝试索引的张量的维度匹配。4....请注意，为了简洁起见，我们只使用了一个图像进行示范，并使用了简化的数据集加载器。在实际应用中，你需要根据你的具体需求来加载和处理图像数据集。张量索引是指通过索引获取张量中的特定元素或子集。...选择多个元素indices = [1, 3, 4]print(x[indices]) # 输出: tensor([2, 4, 5])切片索引：使用切片操作选择张量的子集。...例如：pythonCopy codeimport torch# 创建一个张量x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])# 选择子集print(x[1:4]) # 输出: tensor

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详解神经网络算法所需最基础数据结构Tensor及其相关操作

张量在不同的情况下存有不同的形式，接下来我们逐一分解。 张量一大特征是维度，一个0维张量就是一个常量，在Python中，一个张量的维度可以通过读取它的ndim属性来获取，例如下面代码： ?...在上一节代码中，涉及到一个概念叫batch,batch指的是从全部数据中抽取出一部分形成一个子集，上面代码中的my_slice就是一个batch。...那么作为relu操作后，x变为[1, 0, 0], 也就是把x中小于0的元素全部变成0，大于0则保持不变，我们用代码来实现relu操作： ?...同维度的张量可以做点乘操作，例如[1,2,3] [4,5,6] = 1\4 + 2*5 + 3*6,我们看看一维张量的点乘操作如何用代码实现： ?...如果是一个2维张量与一个1维张量做点乘时，有前提要求就是2维张量中的每个元素，也就是一维张量它元素的个数要与做点乘的1维度张量中元素的个数相同，例如： [ [1,2], [34]] \ [5,6] =

1K41

一文理解PyTorch：附代码实例

大多数教程都是从一些漂亮的图像分类问题开始，以说明如何使用PyTorch。但是这容易让人偏离原来的目标。 因此本教程从一个简单的回归问题开始。线性回归模型可表示成如下形式： ?...你可能会问:“我们如何从Numpy的数组过渡到PyTorch的张量?”这就是from_numpy的作用。它返回一个CPU张量。 如何要使用GPU,那么它会把张量发送到GPU上面。...非常遗憾，Numpy不能处理GPU张量。 ? 创建参数 ? 如何区分用于数据的张量（就像我们刚刚创建的那些）和用作(可训练的)参数/权重的张量?...--参数a和参数b的最终值仍然相同，所以一切正常。...此外，如果有许多gpu来训练您的模型，那么最好保持数据集“不可知”，并在训练期间将这些批分配给不同的gpu。 到目前为止，我们只关注训练数据。我们为它建立了一个数据集和一个数据加载器。

1.3K20

模型量化与量化在LLM中的应用 ｜ 得物技术

结构化剪枝：通常按权重张量的某一或多个维度成块剪除不重要的通道，并保持正常的矩阵乘法；但因剪除的通道影响上下层的推理，需要检查网络的逻辑准确性。...非结构化剪枝：随机剪除权重张量中的不重要的元素，因而它通常会保持原本的权重结构，而造成稀疏的乘法计算，但并不能适配于通用的硬件，因而需要专用的硬件才能实现加速。...三、LLM的量化 Challenges in LLM Quantization 从模型表现的角度来讲，量化自始至终要解决的一个前提是，如何保持量化后模型的精度，即让模型的使用者觉得量化后的模型在推理效率提高的同时...，还能保持原来的性能。...从而在保证乘法运算的积保持不变的前提下，降低张量X的量化难度。而在实际工程中，这种量化方案引起的量化误差对大模型的推理效果仍然有比较明显的影响，即使在int-8精度量化亦有明显的误差。

46010

OpenAI：训练大型神经网络的四种基本方法

1 数据并行 「数据并行训练」意味着将相同的参数复制到多个 GPU（通常称为“workers”），并为每个 GPU 分配不同的示例以同时处理。...如何安排这些通道以及如何跨微批次聚合梯度有很大的设计空间。...注意，PipeDream 通过使用陈旧参数执行一些计算来获得更高的效率。 3 张量并行 管道并行性将模型逐层“垂直”拆分，也可以在一个层内“水平”拆分某些操作，这通常称为张量训练。...PTD-P使用张量、数据和流水线并行，其流水线调度为每个设备分配了多个不连续的层，以增加网络通信为代价来减少泡沫损耗。 有时，网络输入可以跨维度并行化，相对于交叉通信具有高度的并行计算。...检查点（也称为激活重新计算）存储激活的任何子集，并在反向传递期间，及时重新计算中间的激活，以最多一个额外完整前向传递的计算成本，节省了大量内存。

1.2K41
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