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...
(1)clone()函数;创建一个tensor与源tensor有相同的shape,dtype和device,不共享内存地址,但新tensor的梯度会叠加在源tensor上。 import torch a =torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True) b = a.clone() print(a.data_ptr()) # 3004830353216 print(b.data_ptr()) # 3004830353344 内存地址不同 p...
❹ 方法 data_ptr() 给我们一个指向张量存储的指针。有了它和形状信息,我们可以构建输出图像。 ❺ 保存图像 对于PyTorch 部分,我们包含了一个 C++ 头文件 torch/script.h。然后我们需要设置并包含 CImg 库。在 main 函数中,我们从命令行中加载一个文件中的图像并调整大小(在 CImg 中)。所以现在我们有一个...
另外,Cupy版本的算子每个block下thread的数量为256是最优配置,不知道为什么和Numba不同,自己写Kernel就很容易遇到这种玄学问题。另外Cupy是使用data_ptr方法获得张量的显存地址。 使用Pytorch的cpp_extension模块编译算子 使用cpp_extension模块的方法应该不算是JIT的范畴了,本质思路应该是先将C++和CUDA代码编译成一个动态...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 >>> 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.Float...
print(x.data_ptr()==y.data_ptr())# False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 我说下结论:说到底是python的语言特性。1)大多数赋值操作 = 全是浅拷贝,比如(y = x),因此,张量x和y内存连续且内存共享。也就是说:由于发生的是浅拷贝,即当我们对y做了某些op后,对应的x...
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...
void* data_ptr = PyArray_DATA(array); auto& type = CPU(dtype_to_aten(PyArray_TYPE(array))); Py_INCREF(obj); returntype.tensorFromBlob(data_ptr, sizes, strides, [obj](void* data) { AutoGIL gil; Py_DECREF(obj); }); } 代码摘自(tensor_numpy.cpp:https://github.com/pytorch/pytorch...
c10::intrusive_ptr<ProcessGroup::Work> broadcast( std::vector<at::Tensor>& data, const BroadcastOptions& opts = BroadcastOptions()) override; 2.3.2 具体代码 我们接下来看看如何验证模型。 _verify_model_across_ranks 的作用是验证模型(replica 0)的相关参数在广播之后,跨进程时候拥有同样的size/strides...