def list_divide(self, target: list): if len(target) <= 2: return tuple(t for t in target) else: half = int(len(target) / 2) if self.initial: a, b = target[:half], list(reversed(target[half:])) self.initial = False else: a, b = target[:half], target[half:] return [self.list_divide(a), self.list_divide(b)]
时间: 2024-02-14 17:36:15 浏览: 37
这是一个递归函数,将一个列表分成两半,每半再递归地执行同样的操作,直到每个子列表中只剩下 1 或 2 个元素,然后返回子列表或元组。其中:
- target:要被分割的列表。
- half:中间位置的索引,用于将列表分为两个子列表。
- a、b:两个子列表,a是前半段,b是后半段。
- initial:标记是否是初始的调用,如果是,后半段需要被翻转。
在初始调用时,将后半段翻转,以便之后处理。然后将两个子列表递归地传递给相同的函数,直到只剩下 1 或 2 个元素为止。然后将它们返回。
相关问题
给下列代码加注释: def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]
```python
def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
total_num_proc = sum(list_num_proc)
# merged_state_dict = dict()
dict_keys = list_state_dict[0].keys()
# Check if all state dicts have the same keys
for state_dict in list_state_dict[1:]:
assert state_dict.keys() == dict_keys
# accumulate extra sgrad and remove from state_dict
if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
prefix = "extra."
for state_dict in list_state_dict:
del_list = []
for key, param in state_dict.items():
# Check if the key starts with 'extra.'
if key[:len(prefix)] == prefix:
# Get the corresponding sgrad key
sgrad_key = key[len(prefix):]
# Create a mask of zeroes
mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
# Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)
# Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
# Add the key to the delete list
del_list.append(key)
# Remove the keys from the state_dict
for del_key in del_list:
del state_dict[del_key]
```
这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法,主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释:
- `total_num_proc`:所有进程数的总和。
- `dict_keys`:状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次,则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`:额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典,遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头,则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量,并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。
def generate_scaled(self): return self.distribution(*self.dist_params) / self.divide_scale
这是一个Python中的函数,它的名称是generate_scaled,看起来是定义在某个类中的一个方法。这个函数通过调用self.distribution(*self.dist_params)来生成一个随机数,并将其除以self.divide_scale,然后返回结果。这里的self是指类的实例本身,而self.distribution和self.dist_params应该是类的成员变量,用于指定随机数生成的分布类型和参数。其中,*self.dist_params表示将self.dist_params这个元组中的所有元素作为参数传入self.distribution函数中。这个函数的作用是将生成的随机数按比例缩放,以适应一些特定的需求。
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