随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。模型并行的动机和现状我们在上一篇《数据并行：提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问：仅仅使用数据并行，是否可以完全满足大模型训练的要求？随着技术的发展，业界内训练的模
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2023-12-06 19:25:15
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# 使用 PyTorch 实现张量并行的指南
在深度学习中，使用并行计算可以显著提高模型训练的速度，尤其是在处理大规模数据时。张量并行是一种通过将大张量分割成较小部分并分布到多个 GPU 或处理器上进行计算的方法。本文将引导你了解如何在 PyTorch 中实现张量并行。
## 流程概览
首先，让我们看看实现张量并行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:37:02
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# PyTorch张量并行实现指南
## 导言
在深度学习任务中，我们经常需要处理非常大的数据集和复杂的模型。为了更高效地训练模型，我们可以使用并行计算来加速训练过程。PyTorch提供了一种简便的方式来实现张量并行计算，本文将详细介绍如何使用PyTorch实现张量并行计算。
## 整体流程
下面是实现PyTorch张量并行的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
原创
2023-08-16 16:57:56
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# 张量并行与 PyTorch
张量并行（Tensor Parallelism）是深度学习领域解决大规模模型训练的一种有效方案。在大规模深度学习模型中，参数数量往往会超出单个GPU的内存容量，导致这些模型无法有效训练。张量并行通过将大模型的参数拆分并跨多个计算单元（如GPU）进行训练，从而有效地利用计算资源。本文将探讨张量并行的基本概念，如何在PyTorch中实现张量并行，以及相关示例代码。
1.BroadcastingBroadcasting能够实现Tensor自动维度增加（unsqueeze）与维度扩展（expand），以使两个Tensor的shape一致，从而完成某些操作，主要按照如下步骤进行：从最后面的维度开始匹配（一般后面理解为小维度）；在前面插入若干维度，进行unsqueeze操作；将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。举例：Feature
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2024-06-07 21:52:43
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## PyTorch Lightning中的张量并行
随着深度学习模型的复杂性逐渐增加，训练这些模型所需的计算资源也在不断膨胀。为了处理大规模深度学习任务，张量并行（Tensor Parallelism）应运而生。张量并行技术通过将模型的参数和计算分布到多个GPU上，有效地提升了训练速度和内存利用率。本文将详细探讨在PyTorch Lightning中使用张量并行的实现方式，并提供一个简单的示例
在大模型训练中，通信成本是影响训练效率的关键瓶颈之一。数据并行（Data Parallelism） 和 张量并行（Tensor Parallelism） 通过各
具体来说，让每个microbatch独立的计算前后向传播，然后将每个mircobatch的梯度相加，就能得到整个batch的梯度。首先
原创
2024-08-07 13:49:38
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tensorx = torch.rand(4,5)
torch.save(x.to(torch.device('cpu')), "myTensor.pth")
y = torch.load("myTensor.pth")
print(y)list 保存到本地就是保存为.npy文件import numpy as np
a = [(u'9000023330249', 1), (u'13142928
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2023-06-30 10:09:39
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目录一、张量概述：二、初始化张量：直接使用Python列表转化为张量：通过Numpy数组（ndarray）转换为张量：通过已有的张量生成新的张量：通过指定数据维度生成张量： 三、张量属性：四、张量的运算：1.张量的索引和切片：2.张量的拼接：3.张量的乘法和矩阵乘法：乘法（点乘）：矩阵乘法（叉乘）：4.自动赋值运算：五、Tensor和Numpy的相互转换：1.由tensor转换为ndar
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2023-06-19 18:58:18
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pytorch张量运算张量的简介生成不同数据类型的张量list和numpy.ndarray转换为TensorTensor与Numpy Array之间的转换Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze、unsqueeze、permute、t
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2023-05-26 10:08:33
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5. Tensor 分解张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。5.1. Tensor 的 Kruskal 形式其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOM
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2023-10-23 09:30:20
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张量什么是张量？一个数，一个数组，一个矩阵都是张量。张量包含多个属性，下面我将进行介绍。 张量的维度，叫做轴（axis）。维度可以无限扩充。查看张量维度：>>> x.ndim标量（0D张量）对应的是数值，例如1，2，3等。向量（1D张量）我们传统理解上的向量是（0,1）、（256,256）等，但这里向量相当于所谓一维数组。>>> x = np.arra
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2023-08-14 11:30:59
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TensorFlow这里简单总结一下TensorFlow的入门学习基础，作为TensorFlow学习之旅的启航。
张量（Tensor）TensorFlow 内部的计算都是基于张量的,张量是在我们熟悉的标量、向量之上定义的，详细的定义比较复杂，我们可以先简单的将它理解为一个多维数组：3 # 这个 0 阶张量就是标量，shape=[] [1., 2., 3.] # 这个 1 阶张量就是向量，sha
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2024-09-01 10:09:23
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目录2.1 张量的数据类型2.2 张量的生成 (1)使用torch.tensor()函数生成张量 (2) torch.Tensor()函数（3）张量和Numpy数据相互转换（4）随机数生成张量（5）其他生成张量的函数2.3 张量操作 (1) 改变张量的形状 (2)获取张量中的元素（需要细化)2.4 张量计算
最近看的一篇paper需要的背景知识（可能略有删改）目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1 张量(Tensor)2.2 纤维(Fibre)2.3 切片(Slice)2.4 内积(Inner product)2.5 矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6 外积(Outer Product)2.7 Kronecker乘积(Kronecker Product)2
个人吐槽区：上一篇文章的学习是纯看书学的，后来发现这样有些看不进去，于是在B站上找了网课.......Element-wise operations（逐点运算）逐点运算，顾名思义，也就是两个同等规模的张量进行运算时，相同位置的数值进行同样的运算。举个栗子：import numpy as np
>>> x = np.array([ 1, 2, 5, 3])
>>>
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2023-12-28 20:34:33
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文章目录1. pytorch张量1.1 初始化张量1.2 张量类型1.3 创建随机值张量1.4 张量属性1.5 将张量移动到显存2. 张量运算2.1 与NumPy数据类型的转换2.2 张量的变形2.3 张量的自动微分 1. pytorch张量PyTorch最基本的操作对象是张量，张量是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。张量类似NumPy的数组(ndarray)，与ndarra
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2023-10-11 10:15:38
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一. 概念：张量、算子 张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶
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2024-07-04 17:52:56
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# Python 张量简介及其应用
## 引言
在人工智能和深度学习的迅速发展中，"张量"这一术语日益频繁地出现在我们的视野中。张量是数据科学中的一种重要概念，它们是多维数组，能够存储和处理大量数据。在本篇文章中，我们将深入探讨什么是张量、如何在 Python 中使用张量，以及它们在机器学习中的应用。
## 什么是张量？
在数学中，张量是一种可以表示标量、向量和更高维结构的数据对象。简单来
原创
2024-10-10 04:50:33
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