torch.zeros_like(params)含义
时间: 2024-02-24 13:53:22 浏览: 24
`torch.zeros_like(params)` 的含义是创建一个与 `params` 大小相同的张量,其中所有元素的值都为 0。具体来说,它会创建一个与 `params` 相同形状(shape)和数据类型(dtype)的张量,但是所有元素都为 0。
例如,如果 `params` 是一个形状为 `(2, 3)`,数据类型为 `torch.float32` 的张量,那么 `torch.zeros_like(params)` 将创建一个相同形状和数据类型的张量,其中所有元素的值都为 0。即:
```
import torch
params = torch.randn((2, 3), dtype=torch.float32)
zeros = torch.zeros_like(params)
print(zeros)
```
输出:
```
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```
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for name, params in server.global_model.state_dict().items(): weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)含义
`weight_accumulator` 是一个 Python 字典,其目的是用于累积所有设备的权重梯度。`for name, params in server.global_model.state_dict().items(): weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)` 的含义是对 `server.global_model` 模型中的每个参数,创建一个与其 size 相同的值都为 0 的张量,并将该张量作为 value 存储在 `weight_accumulator` 字典中的 key 为 `name` 的位置。
具体来说,如果 `server.global_model` 是一个包含两个参数 `"fc.weight"` 和 `"fc.bias"` 的线性层模型,那么 `server.global_model.state_dict()` 将返回一个字典,其中包含这两个参数的张量值。对于每个参数,都会创建一个与其 size 相同,值都为 0 的张量,并将其存储在 `weight_accumulator` 字典中的相应 key 位置。例如:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Linear(3, 1)
state_dict = model.state_dict()
weight_accumulator = {}
for name, params in state_dict.items():
weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)
print(weight_accumulator)
```
输出:
```
{'weight': tensor([[0., 0., 0.]]), 'bias': tensor([0.])}
```
在这个例子中,`weight_accumulator` 是一个字典,其中 key 分别是 `"weight"` 和 `"bias"`,value 则分别是这两个参数的值为 0 的张量。
for name, params in server.global_model.state_dict().items(): weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(params)这段代码实在cpu上进行的还是在gpu上运行的
这段代码是在 CPU 上进行的,因为没有指定使用 GPU 进行计算。如果要在 GPU 上运行,需要将 tensor 和 model 移到 GPU 上,例如使用 `model.to('cuda')` 将模型移动到 GPU 上。同时,将 `torch.zeros_like(params)` 改为 `torch.zeros_like(params, device='cuda')` 来创建 GPU 上的 tensor。
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