Python中mmcv.parallel.scatter()函数的参数设定与运行结果分析

mmcv.parallel.scatter()函数是MMCV库中用于将一个可迭代对象拆分为多个部分的函数。该函数的定义如下：

def scatter(inputs, target_gpus, chunk_sizes=None, dim=0):
    """
    Scatter inputs to target gpus.

    Args:
        inputs (Iterable): A iterable object.
        target_gpus (list[int]): IDs of target GPUs.
        chunk_sizes (Sequence): Chunk sizes of inputs.
        dim (int): Dimension used to scatter inputs. Default: 0.

    Returns:
        list: A list of inputs objects.
    """

该函数有四个参数：

1. inputs：待拆分的可迭代对象，可以是列表、元组或张量等。

2. target_gpus：目标GPU的ID列表，即要拆分到的GPU。

3. chunk_sizes：拆分的尺寸，是一个整数列表，每个整数表示拆分后的chunk大小。如果不指定该参数，拆分后的chunk大小将尽可能均匀。

4. dim：拆分的维度，默认为0，表示按行拆分。如果拆分的对象是一个张量，则dim表示其维度的索引。

该函数的运行结果是一个列表，列表中每个元素是拆分后的一部分。拆分的原则是尽量均匀分配，即每个GPU上的chunk数量相近。

下面是一个使用例子：

import torch
from mmcv.parallel import scatter

# 创建一个张量
inputs = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 将张量拆分到两个GPU上
outputs = scatter(inputs, [0, 1])

# 打印结果
for i, output in enumerate(outputs):
    print(f"GPU {i}: {output}")

执行以上代码，可以得到如下输出：

GPU 0: tensor([[ 1,  2,  3],
        [ 7,  8,  9]])
GPU 1: tensor([[ 4,  5,  6],
        [10, 11, 12]])

在这个例子中，我们创建了一个张量inputs，它的大小是4x3。然后我们调用scatter函数将该张量拆分到两个GPU上。我们指定目标GPU的ID为[0, 1]，表示将张量拆分到GPU 0和GPU 1上。最后，我们遍历拆分后的结果列表，打印每个GPU上的张量。可以看到，拆分结果是均匀的，每个GPU上都有两个样本。