同个人博客网站 : www.serendipper-x.cn ??第一部分是PyTorch中有关Tensor的一些基本用法，因为之前并没有系统学习过PyTorch，所以现在看书的同时慢慢学习PyTorch的知识第二部分是原书的知识和一些自己的理解一、PyTorch 中的Tensor1.1 Tensor的创建1.2 Tensor的数据类型1.2.1 torch.FloatTensor1.2.2 to
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2023-08-01 20:12:38
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# 如何在 PyTorch 中获取 Rank
在使用 PyTorch 进行分布式训练时，获取当前进程的 Rank 号是十分重要的。Rank 号反映了当前进程在所有参与者中的身份。本文将指导你通过一个简单的流程，学习如何在 PyTorch 中获取 Rank 号。
## 任务流程
以下是实现该功能的总流程，我们将每一步进行详细说明：
| 步骤 | 描述
PyTorch的一个简单的网络1 class ConvBlock(nn.Module):
2 def __init__(self):
3 super(ConvBlock, self).__init__()
4 block = [nn.Conv2d(...)]
5 block += [nn.ReLU()]
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2024-06-18 21:47:03
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BUG1在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。 如果输入的input类型为torch.cuda.FloatTe
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2024-07-01 16:22:43
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张量Tensor tensor是pytorch的一种特殊的数据格式，它表示多维数组概括了所有数学意义和计算机意义上的向量形式。Rank/shape概念Rank：表示我们需要多少个索引来访问或引用张量数据结构中包含的元素，即代表维度数Shape(size)：告诉我们每个轴的长度，即每个轴上有多少个数据Rank=len(shape) Shape是很重要的东西，因为它包含了rank,size
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2023-12-07 08:30:15
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第4章 pytorch基础pytorch4.1数据类型dimension为0的标量dim为1dim，size/shape区别dim为2dim3适合rnndim4适合图片，CNN随机生成4.2 生成torch不初始化的tensor后面一定要覆盖full:全填充arange/range4.3 索引与切片基础索引方式连续索引隔行采样index_select直接选取...表示所有都取，方便书写mask 和
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2023-09-11 21:30:20
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# PyTorch如何多rank同步方案解析
在分布式训练中，PyTorch提供了多种机制来实现不同rank之间的同步。这些机制包括使用`torch.distributed`模块中的函数来进行通信和同步操作，以及使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`模块来自动处理同步。
在本文中，我们将探讨使用
原创
2023-11-26 10:03:24
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先是说明一下这个问题：我们在看很多大佬写的代码时候，特别是涉及到分布式训练的时候会发现他们在 argsparse 中添加了这样一个参数“--loacl_rank”，比如下面是Swin-Transformer官方训练源码中cmd参数声明的一个部分，可以看到第70行添加了一个"“--local_rank”。可是我们知道local_rank一般是需要动态获取的（也就是获取当前进程在本机上的rank），而
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2023-11-10 13:42:08
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张量范数：torch.norm(input, p=2) → float返回输入张量 input 的 p 范数举个例子：>>> import torch
>>> a = torch.full([8], 1)
>>> b = a.view(2, 4)
>>> c = a.view(2, 2, 2)
>>> a.n
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2024-09-04 17:24:48
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经过了几天的学习和总结，得到了一小点知识。破除理解上的障碍，希望和大家共同分享。当前的pytorch分布式训练，主要使用两种方法：DataParallel和DistributedDataParallel。本篇文章对这两种方法的使用流程和关键步骤进行介绍，不涉及很复杂的原理和内核，仅仅方便大家理解和使用。DistributedDataParallelfrom torch.utils.data.dis
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2024-04-24 20:12:18
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1.连续的概念1、contiguous连续的两种方法Tensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组（行优先顺序存储，下文描述），Tensor在元信息里保存了多维数组的形状，在访问元素时，通过多维度索引转化成1维数组相对于数组起始位置的偏移量即可找到对应的数据。如果想要变得连续使用contiguous方
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2024-07-11 09:34:37
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# 深入了解rank和rank number在MySQL中的应用
在MySQL中，我们经常会用到rank和rank number这两个概念来对数据进行排序和筛选。本文将深入探讨这两个概念在MySQL中的应用，以及如何利用它们来提高数据库查询的效率。
## 什么是rank和rank number？
在MySQL中，rank是一个用于对数据排序的关键字，它可以根据指定的条件对数据进行排序，并返回
原创
2024-06-21 03:47:34
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【语法】RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) dense_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) 【功能】聚合函数RANK 和 dense_r
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2019-07-02 10:29:00
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数据准备： rank rank()over(order by 列名排序)的结果是不连续的，如果有4个人，其中有3个是并列第1名，那么最后的排序结果结果如：1 1 1 4 rank() over (partition by 分组字段 order by 排序字段 顺序) 注意：使用rank()over(
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2018-03-16 16:03:00
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MySQL中没有Rank排名函数，当我们需要查询排名时，只能使用MySQL数据库中的基本查询语句来查询普通排名。尽管如此，可不要小瞧基础而简单的查询语句，我们可以利用其来达到Rank函数一样的高级排名效果。 在这里我用一个简单例子来实现排名的查询： 首先我们先创建一个我们需要进行高级排名查询的players表，CREATE TABLE `players` (
`pid` int(2) NOT
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2024-02-20 11:26:07
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函数形式：DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)沿轴计算数值数据等级(1到n)。默认情况下，相等的值被分配一个等级，这个等级是这些值的等级的平均值。axis:直接排名索引。method：如何对具有相
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2023-05-21 12:41:56
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Series和DataFrame通过rank将平均排名分配到每个组来打破平级关系。1. rank()就表示这个数在原来的排名，如果遇到两个数相等，就取这两个数排名的平均值obj = pd.Series([5, 9, 2, 10, 9, 2, 0])
print(obj.rank())结果：0 4.0
1 5.5
2 2.5
3 7.0
4 5.5
5 2.5
6
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2023-07-02 19:00:19
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简介本文中的两种方法同样用于排名，可以直接加到排序函数中的weights中PageRank算法PageRank给每一个网页赋予了一个指示网页重要程度的评价值。网页的重要性是依据指向该网页的所有其他网页的重要性，以及这些网页中所包含的链接数求得的。 若想得到A的PageRank值，需要将指向A的每个网页的PageRank值除以这些网页中的链接总数，然后乘以阻尼因子0.85PR(A)=0.15+0.8
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2024-04-10 08:55:29
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Python实现PageRank算法利用python来计算统计学习方法PageRank算法例题。PageRank介绍PageRank算法是图的链接分析的代表性算法，属于图数据上的无监督学习方法。其基本想法是在一个有向图上定义一个随机游走模型，即一阶马尔科夫链，描述随机游走者沿着有向图随机访问各个结点的行为。PageRank的基本定义 计算可以在互联网的有向图上进行，通常是一个迭代过程，先假设一个初
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2023-09-25 12:01:41
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Pytorch常用的4种随机数生成方法一、torch.rand()：构造均匀分布张量的方法二、torch.randn()：构造标准正态分布张量的方法三、torch.randint()：构造区间分布张量的方法四、torch.randperm()：根据生成的随机序号对张量进行随机排序的方法 一、torch.rand()：构造均匀分布张量的方法torch.rand是用于生成均匀随机分布张量的函数，从区
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2024-01-08 18:13:14
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