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…
其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及Double...
通过tensor.to()函数切换 to()既可用于切换存储设备,也可切换数据类型 当然,能够切换到GPU的一大前提是运行环境带有独立显卡并已配置CUDA……此外,除了dtype和device这两大特性之外,其实Tensor还有第三个特性,即layout,布局。主要包括strided和sparse_coo两种,该特性一般不需要额外考虑。
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”。
其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的设备类型的类,其中分为’cpu’ 和‘cuda’两种,如果设备序号没有显示则表示此 tensor 被分配到当前设备, 比如: 'cuda' 等同于 'cuda': X , X 为tor...
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: ...
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...