Scatter层在TensorRT中是一种用于对张量进行特定类型操作的层,它允许你在指定的轴上根据索引更新张量的值。这个概念类似于NumPy中的`scatter_`函数,但针对深度学习推理优化。在TensorRT 8.2及更高版本中,Scatter层提供了两种模式:Scatter ELEMENT模式和Scatter ND模式。 **Scatter ELEMENT模式**: 在Scatter ELEMENT模式下,Scatter层会根据输入张量`inputT1`中的索引在`inputT0`中选择元素,并用`inputT2`中对应位置的元素替换它们。这里的`inputT1`是整数张量,定义了要更新的位置,而`inputT2`提供了新的值。在这个例子中,axis设置为2,意味着更新发生在第三维上。`scatterLayer.axis = 2`这一行指定了操作的轴。 ```python scatterLayer = network.add_scatter(inputT0, inputT1, inputT2, trt.ScatterMode.ELEMENT) scatterLayer.axis = 2 ``` **Scatter ND模式**: Scatter ND模式则允许在多维度上进行更复杂的散列操作,但这里没有提供具体的示例代码。通常,这种模式适用于需要根据多维索引更新张量的情况。 在上述代码中,首先定义了输入张量`data0`、`data1`和`data2`。`data0`是要修改的基础张量,`data1`包含索引,`data2`包含新的值。`scatterCPU`函数展示了如何在CPU上执行类似Scatter的操作,这通常是为了验证TensorRT层的正确性。 接着,创建了一个TensorRT构建器、网络和配置对象,定义了输入张量,并添加了Scatter层。最后,将Scatter层的输出标记为网络的输出,并构建、序列化网络,生成执行引擎。这样就创建了一个可以处理Scatter操作的TensorRT推理引擎。 在运行时,可以通过创建执行上下文并传递张量到GPU来执行这个模型。注意,`cudart.cudaDeviceSynchronize()`确保所有GPU操作完成后再继续执行。 总的来说,Scatter层在TensorRT中提供了一种高效的方式,在GPU上执行元素级别的索引更新,这对于某些神经网络的后处理或定制层非常有用。通过理解和正确使用Scatter层,开发者可以优化模型的推理过程,特别是在处理涉及动态数据结构或需要按索引更新的场景时。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86301475/bg1.jpg)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![application/msword](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![unitypackage](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/msword](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![application/octet-stream](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![crx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/e102463878874b309c25e25f98a93b0d_weixin_35817602.jpg!1)
- 粉丝: 22
- 资源: 297
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)
评论0