print(f"Random Tensor: \n {rand_tensor} \n") print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n") print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}") Tensor的属性 Tensor属性(attributes)描述了Tensor的形状、数据类型和存储它们的设备(device)。 tensor = torch.rand(3,4) print(f"Shape of tensor: {tensor...
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…
在一个新的维度上,拼接原有的tensor,注意该操作会产生新的维度,待组合的tensor要有相同的size 参数: seq (sequence of Tensors) – 待拼接的tensor,要以seq形式 dim (int) – dimension to insert. Has to be between 0 and the number of dimensions of concatenated tensors (inclusive) 1. 2. torch/T...
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算,全是在 CPU 上进行的,一直没有报错,直到第十行需要跟你作为输入传进来的 CUDA tensor 进行运算的时候,才报错。要调试这种错误,有时候就不得不一行行地手写 print 语句,非常麻烦。 再或者,你可能脑子里想象着将...
device 所在设备 , cuda cpu requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimportnumpyasnp # Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tenso...
mask=torch.tensor([0,1,0,1,1,0],device='cuda')source=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],device='cuda')y=myfunc(mask,source) 上面的代码看起来似乎没啥问题,然而实际上跑起来,却报错了: RuntimeError:ExpectedobjectofbackendCPUbutgotbackendCUDAforargument#2 'mask' ...
device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else'cpu')arr=np.ones((3,3))print("ndarray的数据类型:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device=device)print(t) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.从numpy创建Tensor 复制 torch.from_numpy(ndarray) ...
这一行对应代码中的 y = torch.zeros(6)。于是我们意识到,在使用 torch.zeros 的时候,如果不人为指定设备的话,默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。我们把这一行改成 y = torch.zeros(6, device='cuda'),这一行的问题就修复了。 这一行的问题虽然修复了,我们的问题并没有解决完整,再跑修改过的代码还是...
()# 使用50%的显存:torch.empty(int(total_memory*0.5),dtype=torch.int8,device='cuda:0')exceptRuntimeErrorase:print("Error allocating tensor:",e)# 打印当前GPU的显存使用情况print("分配的内存:",torch.cuda.memory_allocated(0)/(1024*1024),"MB")print("保留的内存:",torch.cuda.memory_reserved...
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: ...