tensorboard --logdir logs --port=6007#logdir= 事件文件所在文件夹名;port指定端口,避免服务器和别人冲突。 打开命令行中提示的网址http://localhost:6007/ 进行查看 想要重置图像可以通过删除已有的事件文件来达到 2.1.2 writer.add_image() tag:标题 img_tensor:要求图像的数据类型为torch.Tensor,numpy.array,s...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
每一个Tensor对象都有以下几个属性:torch.dtype、torch.device和torch.layout 1、torch.dtype属性标识了torch.Tensor的数据类型。 2、torch.device属性标识了torch.Tensor对象在创建之后所存储在的设备名称。 torch.device包含了两种设备类型 ('cpu'或者'cuda') ,分别标识将Tensor对象储存于cpu内存或者gpu内存中,同时...
在这里,我们创建一个 Tensor,然后检查它是否在 GPU 上。接着,我们将这个 Tensor 移动到 GPU(如果可用)。 3. 完整示例 为了帮助更好地理解上述概念,下面是一个完整的示例,结合了检测 GPU 可用性,以及在 GPU 上进行简单张量操作的过程。 importtorchdefcheck_gpu_usage():print("Checking for GPU usage...")...
当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. detach() 代替。 如果你创建了一个新的张量，可以使用关键字参数 device=torch.device('cuda:0') 将其分配给 GPU。 如果你需要传输数据...
}elseif(r.idx ==3) {returnnew_with_tensor(type, r.tensor(0)); }elseif(r.idx ==4) { PyObject* arg = r.pyobject(0);autodeviceOptional = r.deviceOptional(1);check_legacy_ctor_device(type, deviceOptional);if(!THPSize_Check(arg) &&PyTuple_GET_SIZE(args) >=1&& arg ==PyTuple...
🐛 Bug The function torch.pow doesn't seem to check if the input tensors are on the same device. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: a = torch.tensor(2.0, device=torch.device('cuda:0')) b = torch.tensor(1.0) torch.pow(a,b) Expec...
既然PyTorch本身在编译期间并不知道torch-xla的存在,那么当用户使用一个xla device上的Tensor作为一个torch function的输入的时候,又经历了怎样一个过程调用到pytorch-xla中的东西呢? 从XLATensor开始的溯源 尽管我们现在并不知道怎么调用到torch-xla中的,但我们知道PyTorch Tensor一定要转换成XLATensor(参考tensor.h),...
一、问题现象(附报错日志上下文): 运行bash examples/baichuan2/pretrain_baichuan2_ptd_13B.sh时报错 /root/.local/conda/envs/baichuan2/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launch.py:181: FutureWarning: The...
Changetorch.Tensor.new_tensor()to be on the given Tensor's device by default (#144958) This function was always creating the new Tensor on the "cpu" device and will now use the same device as the current Tensor object. This behavior is now consistent with other.new_*methods. ...