Tensor是算子计算数据的容器,TensorDesc(Tensor描述符)是对Tensor中数据的描述。TensorDesc数据结构包含如下属性如表1所示。 表1 TensorDesc属性解释 属性 定义 名称(name) 用于对Tensor进行索引,不同Tensor的name需要保持唯一。 形状(shape) Tensor的形状,比如(10, )或者(1024, 102
Tensor checkpointPathTensor(DT_STRING, TensorShape()); checkpointPathTensor.scalar<std::string>()() = checkpointPath; // 读取预训练好的权重 status = session->Run({{graph_def.saver_def().filename_tensor_name(), checkpointPathTensor},}, {}, {graph_def.saver_def().restore_op_name()}, ...
close(); tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, 41, 41, 41, 1})); auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 5>(); float *pdata = Array; // copying the data into the corresponding tensor for (int x = 0; x < 41; ++x)//...
MegEngine 中主线程发命令和 worker 执行命令之间是异步进行的,当我们需要获得一个 tensor 的 numpy ndarray 时,则需要等 worker 在 CUDA 上完成计算并将结果 copy 到 memory 中,因此会触发 sync 。另一种情况是获得一个 tensor 的 shape,如果某个算子的输出的 shape 无法提前推测出来,也需要等 worker 完称计算...
importtorch# 创建一个3x4的零tensorx=torch.zeros(3,4)print(x.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果将是: torch.Size([3, 4]) 1. 3. 使用.view()方法 有时候我们需要改变tensor的形状以适应模型的输入要求,这时可以使用.view()方法来改变tensor的形状。下面是一个例子: ...
创建一个常量tensor,按照给出value来赋值,可以用shape来指定其形状。value可以是一个数,也可以是一个list。如果是一个数,那么这个常量中所有值都按该数来赋值。如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时,先将value中的值逐个存入。不够的部分,则全部存入value的最后一个值。例如: ...
新建一个example.cpp,选几张测试的图片,用opencv读入然后转成tensor。训练网络的时候Tensor的shape是N x C x H x W,所以还需要把opencv转成的tensor(H x W x C)用permute转换一下,然后unsqueeze添加一维变成N x C x H x W。同时要保证测试样本和训练样本有一样的transform。
auto tensor_x = m_writer->Generate(action, logger); Tensor phase_train(DT_BOOL, TensorShape()); phase_train.scalar<bool>()() = false; std::vector<std::pair<std::string, Tensor>> inputs = { {"input_x", tensor_x}, {"phase_train", phase_train} ...
Tensor(“Constant:0”, shape=(2, 2), dtype=float32) 我们可以使用 TensorFlow 的其他函数来执行各种操作,例如变形、切片、扩展等等。此外,我们还可以使用 TensorFlow 的 C/C++ API 来创建自定义操作和层,并将其注册到 TensorFlow 中以供其他程序使用。 总之,TensorFlow 的 C/C++ 接口为我们提供了更灵活和高...
progress){// 1、使用DeQue接口从VecOut的Queue中取出LocalTensorLocalTensor<half>zLocal=outQueueZ.DeQue<half>();// 2、使用DataCopy接口将LocalTensor拷贝到GlobalTensor上DataCopy(zGm[progress*TILE_LENGTH],zLocal,TILE_LENGTH);// 3、使用FreeTensor将不再使用的LocalTensor进行回收outQueueZ.FreeTensor(z...