[torch 参数更多]fairscale.nn.model_parallel.layers.RowParallelLinear

fairscale.nn.model_parallel.layers.RowParallelLinear

fairscale.nn.model_parallel.layers.RowParallelLinear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True, input_is_parallel: bool = False, init_method: Callable[[torch.Tensor], torch.Tensor] = init.xavier_normal_, stride: int = 1, keep_master_weight_for_test: bool = False)

paddle.distributed.fleet.meta_parallel.RowParallelLinear

paddle.distributed.fleet.meta_parallel.RowParallelLinear(in_features, out_features, weight_attr=None, has_bias=True, input_is_parallel=False, fuse_matmul_bias=False, mp_group=None, name=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

参数映射

fairscale PaddlePaddle 备注
in_features in_features 输入特征数。
out_features out_features 输出特征数。
bias has_bias 是否增加 bias。
input_is_parallel input_is_parallel 输入是否在 GPUs 上进行过分割，如果是就不再分割。
init_method - 参数初始化方法，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
- weight_attr 网络层参数属性，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
stride - 线性层切分后参数块的 stride, 用于特殊的存储格式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
keep_master_weight_for_test - 返回主参数用于测试，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
- fuse_matmul_bias 是否融合矩阵乘和加 bias 操作，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
- mp_group 模型并行组，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
- name 网络层名称，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。