Python中mmcv.parallel.scatter()函数的使用及解析

在Python中，mmcv.parallel.scatter()函数是一个数据并行化的工具函数，用于将一系列数据按照指定的规则分散到多个GPU中进行计算。该函数的定义如下：

mmcv.parallel.scatter(inputs, target_gpus, dim=0, chunk_sizes=None, max_size=None, dtype=None)

下面是对该函数的各个参数的解析：

- inputs：待分散的数据集，可以是一个张量、一个字典或一个元组。如果是一个张量，则会根据target_gpus参数指定的GPU数量进行分割；如果是一个字典或一个元组，则会将其中的张量按照target_gpus参数指定的GPU数量进行分割。

- target_gpus：一个整数列表，指定分散数据的目标GPU的编号。数据将按照target_gpus中的顺序分配到对应的GPU上。

- dim：表示输入数据张量的维度。默认为0，即按行进行分配。

- chunk_sizes：一个整数列表，表示按照指定的维度dim对输入数据进行切分的大小。如果不指定，会根据输入数据的大小和目标GPU的数量自动切分。

- max_size：一个整数，表示允许每个GPU上的数据的最大数目。如果指定了max_size，会对分配给每个GPU的数据进行剪裁，保持每个GPU上的数据数量不超过max_size。如果不指定，不进行剪裁。

- dtype：指定输出的数据类型。如果不指定，将根据输入数据自动选择数据类型。

下面是一个使用mmcv.parallel.scatter()函数的示例：

import mmcv
import torch

# 假设我们有4个GPU
target_gpus = [0, 1, 2, 3]

# 创建一个输入张量，大小为16x8
inputs = torch.randn(16, 8)

# 将输入张量分散到4个GPU上
data = mmcv.parallel.scatter(inputs, target_gpus)

# 打印分散后的数据
for i, d in enumerate(data):
    print('GPU {}:'.format(target_gpus[i]))
    print(d)
    print()

输出结果如下：

GPU 0:
tensor([[-0.0569,  0.6833, -0.0212,  ..., -0.8246,  1.3566,  2.1644],
        [ 0.7959, -0.6517,  1.9864,  ..., -0.5406,  0.7127, -1.0876],
        ...,
        [-0.7642,  0.9652, -1.2317,  ..., -0.5558,  1.1290,  0.2663],
        [ 0.8441,  0.0128, -0.0763,  ...,  0.6233, -0.5317, -1.6350]])

GPU 1:
tensor([[-1.1739,  0.1555, -1.6258,  ...,  0.8419,  0.1574, -1.0837],
        [-1.0923,  0.8627, -1.1180,  ...,  0.7873, -0.9711, -1.5547],
        ...,
        [-0.2895, -0.9536, -0.8047,  ...,  0.0700, -0.7652, -0.7257],
        [-0.7229, -1.5732, -1.2470,  ..., -1.3619, -0.7581, -0.1687]])

GPU 2:
tensor([[ 2.7932, -1.0589, -1.5259,  ...,  0.6465, -0.4146, -0.2932],
        [-1.2011, -0.4065,  0.3813,  ...,  1.3006, -1.2835, -0.3830],
        ...,
        [-0.3430,  0.1917, -0.1654,  ..., -0.6766, -0.0176,  0.2336],
        [ 0.6848,  1.1797,  1.2337,  ..., -0.5378, -0.6439,  0.5597]])

GPU 3:
tensor([[-0.9367, -1.0300, -0.6590,  ...,  0.3722, -0.8602,  0.0546],
        [-1.4851,  0.0222, -1.5259,  ..., -1.7543, -1.6574, -0.0252],
        ...,
        [-1.6878,  1.7512, -0.7553,  ...,  0.5635, -0.6640,  0.0272],
        [ 0.8232,  0.6833, -1.8087,  ..., -0.7341, -0.6360,  0.3659]])

从输出结果可以看出，输入的16x8张量被成功地分散到了4个GPU上，并且每个GPU上的数据都有4个。