MPI.COMM_WORLD

时间: 2023-04-01 17:00:38 浏览: 323
MPI.COMM_WORLD 是什么？ MPI.COMM_WORLD 是一个 MPI 库中的通信器，它代表了所有进程的通信域。它是 MPI 应用程序中最常用的通信器之一，可以用于进程之间的通信和同步。
相关问题

MPI.COMM_WORLD.reduce

MPI.COMM_WORLD.reduce是一个MPI库中的函数，用于在通信器MPI_COMM_WORLD中进行全局规约操作。全局规约操作将每个进程中的数据进行同一个操作，并将结果发送到指定的进程中。在MPI.COMM_WORLD.reduce函数中，第一个参数是要规约的数据的发送缓冲区的地址，第二个参数是接收规约结果的接收缓冲区的地址，第三个参数是规约数据的数量，第四个参数是规约操作的数据类型，第五个参数是规约操作的操作类型，第六个参数是接收规约结果的进程的等级，最后一个参数是规约操作使用的通信器。

详细说说MPI.COMM_WORLD

MPI.COMM_WORLD 是 MPI 库中的一个通信子，它包含了所有 MPI 进程。在 MPI 应用程序中，可以使用 MPI.COMM_WORLD 进行进程间通信和同步操作。MPI.COMM_WORLD 中的每个进程都有一个唯一的标识符，称为进程号或排名。可以使用 MPI_COMM_RANK 函数获取进程号。MPI.COMM_WORLD 还包含了一些其他的属性，如进程数、通信域等。MPI.COMM_WORLD 是 MPI 应用程序中最常用的通信子之一。
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num_chunks = MPI.COMM_WORLD.bcast(None) data = bytes() for _ in range(num_chunks): data += MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

其中，MPI.COMM_WORLD.bcast(None) 是广播函数，用于将数据从一个进程发送到所有其他进程。在这段代码中，首先广播了一个整数 num_chunks，然后根据 num_chunks 的值，循环广播了多个数据块，将它们拼接成一个字节串...

MPI.COMM_WORLD.bcast(num_chunks)是什么意思

MPI.COMM_WORLD.bcast(num_chunks)是MPI中的一个函数，用于将num_chunks广播到MPI_COMM_WORLD中的所有进程。具体来说，MPI_COMM_WORLD是MPI中的默认通信器，而bcast函数则是将数据从一个进程广播到所有其他进程的...

shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank()是什么意思

这段代码是使用MPI并行编程库进行并行计算时常见的语句...MPI.COMM_WORLD.Get_rank()返回当前进程在通信器中的排名，即进程的标识符。通过这个排名，我们可以在并行计算中对不同的进程进行不同的操作，以实现并行计算。

num_chunks = MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

这行代码是使用 MPI（Message Passing Interface）库中的 COMM_WORLD 对象进行...具体来说，MPI.COMM_WORLD.bcast(None)会将 None 对象发送给所有进程，每个进程都会接收到这个对象，并将其存储在 num_chunks 变量中。

for _ in range(num_chunks): data += MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

这段代码是使用 MPI（Message Passing Interface）库进行并行计算时的广播操作，其中 num_chunks 是广播的次数，MPI.COMM_WORLD.bcast(None) 表示将 None 对象广播给所有进程，使得所有进程都能获得该对象的副本。

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = _list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("_")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中batch是无尽的吗

是的，load_data函数返回的是一个Python生成器对象，使用yield from语句使其不断地产生新的数据批次。因此，使用for循环遍历batch时可以得到无尽的数据批次，直到程序被手动终止或者发生错误。需要注意的是，由于...

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中第一个batch代表什么

在这段代码中，load_data函数返回一个Python生成器对象，使用yield from loader语句实现。每次调用这个生成器时，会从数据集中获取一个batch的数据，并将其返回。第一个batch代表的是数据集中的第一个batch，也...

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量，对于类而言，len()函数是没有办法直接计算类的长度的，如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时，在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,调用ImageDataset类时如果 dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, )这样调用，getitem方法中的索引idx是什么

在调用ImageDataset类时，idx是指要获取的数据的索引，也就是在整个数据集中要获取哪个数据的信息。getitem方法会根据这个索引来读取对应的图片信息，并进行预处理操作。在这个方法中，首先会读取对应索引的图片路径...

MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, col_color, col_key, &col_comm); MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, row_color, row_key, &row_comm); MPI_Type_vector(n, block_size, n, MPI_DOUBLE, &col_type); MPI_Type_commit(&col_type); MPI_Type_vector(block_size, n, n, MPI_DOUBLE, &row_type); MPI_Type_commit(&row_type); MPI_Scatter(&B[0][0], 1, col_type, &B_col[0][0], block_size * n, MPI_DOUBLE, 0, row_comm);散播时，mpi似乎没有将每列发送给对应进程，因为地址不在下一列开始，如何解决？

MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, col_color, col_key, &col_comm); MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, row_color, row_key, &row_comm); MPI_Type_vector(n, block_size, n, MPI_DOUBLE, &col_type); MPI_Type_commit...

#include "mpi.h" #include <stdio.h> #include <math.h> int main(int argc, char *argv[]){ int myid, numprocs; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen); fprintf(stderr,"Hello World! Process %d of %d on %s\n",myid, numprocs, processor_name); MPI_Finalize(); }

MPI_Init()函数用于初始化MPI库，MPI_Comm_rank()函数用于获取当前进程的编号，MPI_Comm_size()函数用于获取进程总数，MPI_Get_processor_name()函数用于获取处理器的名称，最后使用MPI_Finalize()函数来关闭MPI库。
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MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); printf("Hello, World! I am process %d out of %d.\n", rank, size); MPI_Finalize(); return 0; } 在这个程序中，MPI...
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