🍁前言

本次介绍的“自动向量化Vmap”来自昇思MindSpore，想要了解更多可以关注昇思MindSpore社区：

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🍁一、什么是“自动向量化Vmap”

自动向量化Vmap官方地址 👉  MindSpore

这应该是非常常见的问题了：自动向量化Vmap是MindSpore深度学习框架中的一个重要特性，用于自动地将数据并行化执行，以提高深度神经网络的计算性能。

概念上，Vmap可以将一个函数应用于一个具有特定形状的N维数组，并自动地将该函数复制到每个数组中的元素，从而实现批量计算的目的。也就是说，通过Vmap技术，可以将运算符应用于整个张量，而不是一次操作其中的每个元素，从而快速地对张量进行操作和转换，将输入和输出都分割成多个分块并分配到多个设备上进行并行处理，可以加快模型的训练和推理速度。

🍁二、 “自动向量化Vmap”有哪些优势

由于在实现过程上，MindSpore的Vmap特性涉及了多个类和函数，包括@vmapipe修饰器、map函数和unroll函数等。其中，@vmapipe修饰器可以将函数转换为自动并行计算函数，Map函数可用于将函数应用于数据集的批处理样本，Unroll函数可将计算循环展开为具有指定维度的代码。通过这些函数的组合使用，可以在MindSpore框架中实现自动向量化的Vmap特性，以提高神经网络的计算性能和效率

总之、MindSpore的自动向量化Vmap特性是一项非常有价值的功能，它可以大幅度提高深度学习算法的运算速度，减少需要的计算资源，同时还可以有效地加速模型的训练和推断过程，进一步推进深度学习技术的应用和发展。

如果还想了解更多“自动向量化Vmap”的优势和特点可以访问官方文档，非常的详细

🍁三、 “自动向量化Vmap”在实际例子的简单使用

下面以一个简单的例子【Python版】来说明自动向量化Vmap的具体实现过程

假设我们需要对一个形状为(4, 5)的二维张量进行操作，具体步骤如下：

首先肯定是要导入MindSpore相关模块和库：

import mindspore.numpy as np
import mindspore.ops.operations as P
from mindspore import Tensor
from mindspore import context
from mindspore.parallel._auto_parallel_context import auto_parallel_context

其他的部分代码如下：

# 设置运行上下文和设备，开启自动并行计算。context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
auto_parallel_context().set_straegy("auto_parallel")# 定义需要进行的操作函数。def matmul_add(x, y):z = P.MatMul()(x, y)z = P.Add()(z, 1)return z# 创建数据集，并将数据集分成多个分块以便并行处理。x_data = np.ones((4, 5))
y_data = np.ones((5, 4))data1 = Tensor(x_data[:2], dtype=np.float32)
data2 = Tensor(y_data, dtype=np.float32)
data3 = Tensor(x_data[2:], dtype=np.float32)data_list = [(data1, data2), (data2, data3)]# 使用@vmapipe修饰器和Map函数将操作函数应用于数据集，并获得结果数据。@np.vmapipe(model_parallel=2)
def forward(x, y):return np.array(matmul_add(x, y))result_list = np.array(list(map(forward, *data_list))))# 使用unroll函数对计算循环进行展开。result = np.unroll(result_list, -1)

最后，我们就可以使用自动向量化Vmap特性对二维张量进行自动并行计算，获得更高的计算效率和速度。其中，@vmapipe修饰器指定了model_parallel参数为2，表示使用2个设备进行并行计算，Map函数将操作函数应用于数据集，并返回结果数据，unroll函数可将计算循环展开为具有指定维度的代码。