使用torch.Tensor.view()或torch.Tensor.reshape()方法重新调整Tensor的形状,以适应不同的内存格式需求。 在GPU上使用torch.cuda.set_memory_format()方法设置合适的内存格式,以最大程度地利用GPU的计算和内存性能。 使用torch.Tensor.pinned()方法将Tensor固定在CPU的 pinned memory中,以减少CPU和GPU之间的数据传输开...
Fig-2是PyTorch CPU上Conv2d memory format的传递方式: 一般来说,CL的性能要优于CF,因为可以省掉activation的reorder,这也是当初去优化channels last的最大动因。 另外,PyTorch上面的默认格式是CF的,对于特定OP来说,如果没有显示的CL支持,NHWC的input会被当作non-contiguous的NCHW来处理,从而output也是NCHW的,这带来...
CLASStorch.memory_format torch.memory_format 是一个对象,表示在其上分配或将分配 torch.Tensor 的内存格式。 可能的值为: .torch.contiguous_format:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。 步幅由按递减顺序的值表示。 .torch.channels_last:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。步幅由 strides[0] > strid...
PyTorch CPU性能优化(一):Memory Format 和 Channels Last 的性能优化 PyTorch CPU性能优化(二):并行化优化 向量化基础 向量化(Vectorization)就是指一条指令多个数据的技术,是提高CPU性能的另一种常用手段。Vectorization有很多种方法可以实现,比如使用compiler自动向量化,这篇主要介绍通过写intrinsics的方式手动向量化。 in...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的加速。
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = (memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的加速。
torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 根据input 的形状创建全0张量。 python input= torch.empty(2,3)t_z_l = torch.zeros_like(input) 全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full...
.clone(memory_format=torch.contiguous_format) )# Use try/except 避免意外来回滚# 计算compute_mask 并register_forward_pre_hooktry:# 依据importance_scores来compute_maskmask = method.compute_mask(importance_scores, default_mask=default_mask)# 保存 mask to `module[name + '_mask']` 缓存module.regis...
🐛 Describe the bug Repost of #118386 as a bug report template: The generated type information in pytorch/torch/_C/__init__.pyi fortensor.cpuare wrong: def cpu(self) -> Tensor: r""" cpu(memory_format=torch.preserve_format) -> Tensor this ...