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))
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....
data_ptr()-a.data_ptr()) 输出为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
割炬张量的切片及data_ptr()的使用 、、、 tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]])所以我做了c = a[:,[2]],它给了我预期的答案,但在自动评分器上还是失败了。自动平地机使用检查功能如下- expected = torch.tensor(expected) 浏览2提问于2020-06-27得票数 1 回答已采纳 1回...
void* input = tensor_image.data_ptr(); 用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。
tensor([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) # 获取底层数据地址 >>> p = t.storage().data_ptr() >>> p_1 = t_1.storage().data_ptr() >>> p_2 = t_2.storage().data_ptr() # 底层数据地址相等 >>> p == p_1 == p_2 ...
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 alloca...
换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,用于存储。 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...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。张量可以从Python的list或序列构成:>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3]可以通过指定它的大小来构建一个空的张量:>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 0 0 0 ...
前面已经介绍过,张量的运算是深度学习的基本操作。因此,深度学习框架的重要功能之一就是支持张量的定义和张量的运算。为此,PyTorch提供了专门的torch.Tensor类,在这个类中,根据张量数据的格式和需要使用张量的设备,为张量开辟了不同的存储区域,对张量的元素进行存储。