at::parallel_for partition函数是PyTorch中的一个工具函数,用于并行执行一个函数,将一个数组分成多个子片段,并对每个子片段并行执行给定的函数。在PyTorch 1.7版本中,该函数的参数列表中加入了一个“partition_size”参数,用于指定每个子片段的大小。如果未指定该参数,则使用默认大小。
以下是一个使用at::parallel_for partition函数的示例,在此示例中,我们将一个大小为1000的数组分成10个子片段,每个子片段包含100个元素,并对每个子片段并行执行给定的函数。
#include
#include
void my_function(at::Tensor& tensor) {
// perform some operation on the tensor
}
int main() {
at::Tensor tensor = at::ones({1000});
int partition_size = 100;
at::parallel_for(0, 10, partition_size, [&](int64_t start, int64_t end) {
auto slice = tensor.slice(0, start, end);
my_function(slice);
});
return 0;
}