pytorch获取一个tensor的device值 作为目前越来越受欢迎的深度学习框架,pytorch 基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于 TensorFlow,pytorch 更易学,更快上手,也可以更容易的实现自己想要的 demo。今天的文章就从 pytorch 的基础开始,帮助大家实现成功入门。 首先,本篇文章需要大家对深度学习的理论知识有一定...
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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…
它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda create-n dl conda activate dl 我的电脑...
t.randn(2, 3, device=t.device('cpu')) t.randperm(5) # 长度为5的随机排列 t.eye(2, 3, dtype=t.int) # 对角线为1, 不要求行列数一致 torch.tensor是在0.4版本新增加的一个新版本的创建tensor方法,使用的方法,和参数几乎和np.array完全一致 ...
保留(预留)显存:通过torch.cuda.memory_reserved(device)查询,它包括了已分配显存以及一部分由PyTorch的CUDA内存分配器为了提高分配效率和减少CUDA操作所需时间而预留的显存。这部分预留的显存不直接用于存储Tensor对象的数据,但可以被视为快速响应未来显存分配请求的“缓冲区”。
device('cpu')) torch.load('torch_tensor.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) torch.load('torch_tensor.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) torch.load('torch_tensor.pt', map_location={'cuda:1': 'cuda:0'}) with open('torch_tensor.pt', 'rb') as ...
device="cuda"e4m3 = torch.tensor(1., device=device, dtype=e4m3_type)e5m2 = torch.tensor(1., device=device, dtype=e5m2_type) 也可以强制转换为FP8。在下面的代码中,我们生成一个随机的浮点张量,并比较将它们转换为四种不同的浮点类型的结果: ...
device parameters have been replaced with npu in the function below: torch.logspace, torch.randint torch.hann_window, torch.rand, torch.full_like, torch.ones_like, torch.rand_like, torch.randperm, torch.arange, torch.frombuffer, torch.normal, torch._empty_per_channel_affine_quantized, torch....
@torch.inference_mode()def p_sample_loop(self, shape: tuple, return_all_timesteps: bool = False) -> torch.Tensor:batch, device = shape[0], "mps" img = torch.randn(shape, device=device)# This cause me a RunTimeError on MPS device due to M...