在数据预处理之后是 void* input = tensor_image.data_ptr(); 用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。 就是打印tensor_image两边发现...
DEVICE='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 初始化方法1 x=torch.tensor([[1,2,7],[3,4,5]],dtype=torch.float32,device=DEVICE,requires_grad=True) # 初始化方法2 input=torch.rand((3,3)) x=torch.rand_like(input) # 产生与input相同尺寸的tensor 数据时均匀分布的 x=torch...
c10::optional<Device>device_opt,PyObject*data,boolcopy_variables,boolcopy_numpy,booltype_inference,boolpin_memory=false){...Tensortensor;{...tensor=at::empty(sizes,opts.pinned_memory(pin_memory));if(c10::multiply_integers(tensor.sizes())!=0){recursive_store((char*)tensor.data_ptr(),tensor...
print(x.is_contiguous(),y.is_contiguous())# True, True print(x.data_ptr()==y.data_ptr())# True #若y发生额外的运算,此时pytorch会额外开辟新的内存,即转化成深拷贝! y=y+1# x = [1,2,3], y = [2,3,4] print(x.data_ptr()==y.data_ptr())# False 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
要注意,如果我们把一个tensorA进行切片,截取,修改之后通过"="赋值给B,那么这个时候tensorB其实是和tensorA是共享存储区 (Storage),唯一不同的是头信息区(Tensor)不同。下面我们直接看代码来理解。其中tensor.storage().data_ptr()是用于获取tensor储存区的首元素内存地址的。
为了确认这一点,我们使用THStorage对象中的另一个 API data_ptr。 这将我们指向原始数据对象。 将x和xv的data_ptr等同可证明两者相同: >>> x.storage() 1.0 1.0 1.0 1.0 [torch.FloatStorage of size 4] >>> xv.storage() 1.0 1.0 1.0 1.0 [torch.FloatStorage of size 4] >>> x.storage().data...
print(b.data_ptr()) # 3004830353344 内存地址不同 print(a) #tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True) print(b) # tensor([1., 2., 3.],grad_fn=<CloneBackward>) 复制成功 print('-'*30) c = a * 2 d = b * 3 c.sum().backward() ...
data_ptr()-a.data_ptr()) 输出为: 代码语言:javascript 复制 2080207827328 2080207827344 16 这是因为b的第一个元素和a的第一个元素内存地址相差了16个字节,因为默认的tesnor是int64,也就是8个字节一个元素,所以这里相差了2个整形元素 3.4 头信息区 依然是上面那两个tensor变量,a和b 代码语言:javascript...
(), self.options());const float* self_ptr = self.data_ptr<float>();const float* other_ptr = other.data_ptr<float>();float* result_ptr = result.data_ptr<float>();for (int64_t i = 0; i < result.numel(); i++) {result_ptr[i] = self_ptr[i] + other_ptr[i];}return ...
c10::intrusive_ptr<StorageImpl>storage_impl_; 和Tensor、TensorImpl类比,Storage类中包含StorageImpl类变量,pytorch真正意义上的存储类是StorageImpl Storage类在c10/core/StorageImpl.h中 private:DataPtr data_ptr_;//数据指针size_t size_bytes_;//所占的空间大小boolresizable_;// Identifies that Storage was...