python使用share memory pytorch shared memory Tensor和numpy对象共享内存,所以他们之间的转换很快,而且几乎不会消耗什么资源。但这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。 b.add_(2) # 以`_`结尾的函数会修改自身 print(a) print(b) # Tensor和Numpy共享内存 [4. 4. 4. 4. 4.] # b原有...
使用预训练模型进行句对分类（Paddle、PyTorch）
pin_memory():将存储复制到固定内存(如果尚未固定)。 resize_() share_memory_():这对于已经在共享内存和CUDA存储器中的存储器是无效的,不需要为了跨进程共享而移动。无法调整共享内存中的存储空间。返回:self short():将Storage转为short类型 size():返回Storage转的大小 ...
_rows*0.3) validate_split = int(number_rows*0.2) train_split = number_rows - test_split - validate_split train_set, validate_set, test_set = random_split( data, [train_split, validate_split, test_split]) # Create Dataloader to read the data within batch sizes and put into memory. ...
share_memory_()) 现在来看一下apply函数(注意和上边的_apply函数区分)。这个函数很简单就是将Module及其所有的SubModule传进给定的fn函数操作一遍。举个例子,我们可以用这个函数来对Module的网络模型参数用指定的方法初始化。 def apply(self, fn): for module in self.children(): module.apply(fn) fn(self)...
def share_memory(self): return self._apply(lambda t: t.share_memory_()) 1. 2. 现在来看一下apply函数(注意和上边的_apply函数区分)。这个函数很简单就是将Module及其所有的SubModule传进给定的fn函数操作一遍。举个例子,我们可以用这个函数来对Module的网络模型参数用指定的方法初始化。
pin_memory():将存储复制到固定内存(如果尚未固定)。 resize_() share_memory_():这对于已经在共享内存和CUDA存储器中的存储器是无效的,不需要为了跨进程共享而移动。无法调整共享内存中的存储空间。返回:self short():将Storage转为short类型 size():返回Storage转的大小 ...
pin_memory() 如果此存储当前未被锁定,则将它复制到锁定内存中。 resize_() share_memory_() 将此存储移动到共享内存中。 对于已经在共享内存中的存储或者CUDA存储,这是一条空指令,它们不需要移动就能在进程间共享。共享内存中的存储不能改变大小。
a=torch.randn(0, 100) a.share_memory_() RuntimeError: $ Torch: unable to mmap memory: you tried to mmap 0GB. at /private/home/soumith/pytorch/torch/lib/TH/THAllocator.c:317 This error on linux, on OSX it works. Copy link
In-place operations save some memory, but can be problematic when computing derivatives because of an immediate loss of history. Hence, their use is discouraged. 4. Bridge with NumPy Tensors on the CPU and NumPy arrays can share their underlying memory locations,and changing one will change the...