input=torch.rand((3,3)) x=torch.rand_like(input) # 产生与input相同尺寸的tensor 数据时均匀分布的 x=torch.ones((2,3)) # 全1 # 常见方法 torch.is_tensor(x) # 判断是不是一个tensor torch.numel(x) # 统计tensor中元素的个数 torch.zeros((2,3)) # 创建全0的tensor torch.eye(3,3) #...
3、torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)→Tensor。如果你不想共享内存,你可以使用torch.tensor()方法来创建一个新的 tensor。 Example: importtorchimportnumpyasnp# 创建一个 numpy.ndarrayc=np.array([[1,2],[3,4]])# 转换成 torch.tensord=torch....
要注意,如果我们把一个tensorA进行切片,截取,修改之后通过"="赋值给B,那么这个时候tensorB其实是和tensorA是共享存储区 (Storage),唯一不同的是头信息区(Tensor)不同。下面我们直接看代码来理解。其中tensor.storage().data_ptr()是用于获取tensor储存区的首元素内存地址的。 1 2 3 4 5 6 7 A=torch.arange...
这里使用了torch::from_blob函数,它将传入的指针(PyTorch张量的data_ptr())和大小转换为C++ torch::张量。 将C++ torch::张量转换为PyTorch张量,你可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 // 假设cpp_tensor是C++ torch::张量 at::Tensor pt_tensor = at::from_blob(cpp_tensor.data_ptr...
PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类,与逻辑表示类Tensor解耦,这样我们就可以建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是一个声明类,其具体实现在其实现类StorageImpl中。StorageImp中有两个核心的成员: data_ptr。其指向数据实际存储的内存空间。在类DataPtr中包含了Device相关的成员变量 ...
一、Tensor数据结构 二、有关tensor的其他一些话题 一、Tensor数据结构 tensor的结构分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage),信息区主要保存着tensor的形状(size)、步长(stride)、数据类型(type)等信息,而真正的数据则保存成连续数组。由于数据规模庞大,因此信息区的元素占用内存较少,主要内存占用取决于tensor中元素的...
data_ptr()) print(b.data_ptr()-a.data_ptr()) 输出为: 代码语言:javascript 复制 2080207827328 2080207827344 16 这是因为b的第一个元素和a的第一个元素内存地址相差了16个字节,因为默认的tesnor是int64,也就是8个字节一个元素,所以这里相差了2个整形元素 3.4 头信息区 依然是上面那两个tensor变量,a...
tensor([1,2,3]) torch.int64 tensor([1.,2.,3.]) torch.float32 1.2 dtype修改变量类型 print('torch的浮点数与整数的默认数据类型') a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64) ...
1.通过torch.tensor函数创建张量 第一种是通过torch.tensor函数来进行转换。如果预先有数据(包括列表和Numpy数组),可以通过这个方法来进行转换。我们来看一下代码2.4(这里为了方便理解,用#符号加了注释,读者在运行时可以删除#符号及其后面的内容)。在这里,首先导入了torch包和numpy包,然后把Python的列表转换为一个PyTo...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point->>torch.FloatTensor->torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point->>torch.DoubleTensor->torch.cuda.DoubleTensor 16-bit floating point->>N/A -...