标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是二维张量。 2.2.1入门 首先导入torch import torch 1. 使⽤ arange 创建⼀个⾏向量 x 。这个⾏向量包含以 0 开始的前 12 个整数,它们默认创建为整 数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素(element )。例如,张量 x...
import torch size = (2, 3) zeros_tensor = torch.zeros(size) print(zeros_tensor) torch.ones(size): 创建元素全为1的张量 创建一个指定大小的张量,其中所有元素的值都为1。 import torch size = (2, 3) ones_tensor = torch.ones(size) print(ones_tensor) torch.empty(size): 创建未初始化的张...
自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子和上游的算子 fuse 起来，可以减少带宽使用，从而提升性能。对于 Elementwise add 算子来说，将其 fuse 到上一个算子，可以减少一次数据读写，有约 2/3 的性能提升。另外 nn.Graph 可以很方便地支持使用 TensorRT 。本优化对象没有更新模型的需求，所以也适...
import torch i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],[1, 0, 1]]) #row, col v = torch.FloatTensor([3, 4, 5]) #data x2=torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([3,2])) x2,x2.to_dense() ''' (tensor(indices=tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1]]), values=tensor([3., ...
().element_size()) # 1 byte instead of 4 bytes for FP32 ## FX GRAPH from torch.quantization import quantize_fx m.eval() qconfig_dict = {"": torch.quantization.get_default_qconfig(backend)} import copy m=nn.Sequential( nn.Conv2d(2,64,3), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, 3),...
(validation) data instead. """ with torch.inference_mode(): for _ in range(10): x = torch.rand(1, 2, 28, 28) m(x) """Convert""" torch.quantization.convert(m, inplace=True) # print("M=",m) # print("M[1]=",m[1]) """Check""" print(m[1].weight().element_size()...
size += tensor.numel() * tensor.element_size();// 增加对应桶大小 // Initialize bucket size limit iterator if necessary. // 如果需要,就设定成大小限制的初始值 if (bucket_size_limit_iterators.count(key) == 0) { bucket_size_limit_iterators[key] = bucket_size_limits.begin(); } // ...
可以使用arange创建一个行向量x。这个行向量包含以0开始的前12个整数,它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素(element)。例如,张量x中有 12 个元素。除非额外指定,新的张量将存储在内存中,并采用基于CPU的计算。
= to_aten_shape(ndim, PyArray_DIMS(array)); auto strides = to_aten_shape(ndim, PyArray_STRIDES(array)); // NumPy strides use bytes. Torch strides use element counts. auto element_size_in_bytes = PyArray_ITEMSIZE(array); for (auto& stride : strides) { stride /= element_size...
这样,我们就可以利用GPU及其他专用硬件来加速这些计算。第二,尽量重叠过程,以节省时间。第三,最大限度地提高内存使用效率,节约内存。然后,节省内存可以启用更大的batch size大小,从而节省更多的时间。拥有更多的时间有助于更快的模型开发周期,并导致更好的模型性能。