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
在CV领域,两种比较常见的memory format是channels first (NCHW) 和channels last (NHWC)。以前做过的一个项目是优化一个叫Neon的AI框架,这个框架比较小众,它的memory format很特殊,是CHWN,这个格式对training很友好(N = 64, 128, 256 ... )。 Fig-1是CF和CL的一个示意图,假设Tensor 'A'的shape是[2, 3...
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...
memory_format:类型为torch.memory_format,表示此模块中 4D 参数和缓冲区所需的内存格式。 下面的代码展示了将 CPU 上的模型移动到 GPU 上,其他类型可以自己随便写一下代码。 class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() ...
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...
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...
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。
🐛 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 ...
Test name:test_memory_format_nn_ConvTranspose1d_cuda_complex32 (__main__.TestModuleCUDA) Platforms for which to skip the test: linux Disabled bypytorch-bot[bot] Within ~15 minutes,test_memory_format_nn_ConvTranspose1d_cuda_complex32 (__main__.TestModuleCUDA)will be disabled in PyTorch CI...