# 计算 Tensor 的总内存大小total_memory_size=num_elements*element_size# 计算总内存大小# 打印结果print(f"Tensor 的总内存大小:{total_memory_size}字节")# 输出总内存大小 1. 2. 3. 4. 5. 关系图 下面是一个简化的 ER 图,表示 Tensor 与各个属性之间的关系。 TENSORintnum_elementsintelement_sizeint...
每个Tensor的数据类型都占用一定的内存。我们可以使用element_size()方法来计算每个元素占用的字节数,并乘以元素的总数来获取 Tensor 的内存占用。 # 计算Tensor占用的内存(单位为bytes)memory_bytes=my_tensor.element_size()*my_tensor.numel()# 计算Tensor的内存占用print("Tensor占用的内存(bytes):",memory_bytes...
1,torch.tensor()。 将python 的 list 或numpy 的 ndarray 转换成 Tensor 数据。 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 参数解释: - data: 数据,可以是 list,ndarray - dtype: 数据类型,默认与 data 的一致 - device: 所在设备,cuda/cpu - requires_grad...
两条数据之间表示所占显存的tensor变量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #12-Sep-18-21:48:45-gpu_mem_track.txtGPUMemory Track|12-Sep-18-21:48:45|Total Used Memory:696.5Mb At __main__<module>:line13Total Used Memory:696.5Mb+|7*Size:(512,512,3,3)|Memory:66.060M|...
clone是对被调Tensor进行深拷贝,detach是对被调Tensor进行浅拷贝,同时对生成的张量不提供梯度计算,即requires_grad属性为False。其API是:Tensor.clone(*, memory_format=torch.preserve_format),Tensor.detach(),下面请看具体例子: 在该例中,我们从from_numpy接口引入一个1*3的Tensor,调用该Tensor的clone与detach方法...
在PyTorch中,torch.tensor()函数用于直接从Python的数据结构(如列表、元组或NumPy数组)中创建一个新的张量。 复制 """ data:数据,可以是list,numpy dtype:数据类型,默认与data对应device:张量所在的设备(cuda或cpu)requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁存内存""" ...
保留(预留)显存:通过torch.cuda.memory_reserved(device)查询,它包括了已分配显存以及一部分由PyTorch的CUDA内存分配器为了提高分配效率和减少CUDA操作所需时间而预留的显存。这部分预留的显存不直接用于存储Tensor对象的数据,但可以被视为快速响应未来显存分配请求的“缓冲区”。
这里的这个阈值max_split_size_mb涉及一个有趣的特性,后面会讲到。 若成功分配一个 Block,则将这个 Block 从 BlockPool 中删除。后续用完释放(free)时会再 insert 进去,见free_block : L976) 2.4 步骤二:trigger_free_memory_callbacks 函数(L1106) ...
pin_memory:是否存于锁页内存 1.2 torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor 注意事项:从torch.from_numpy创建的tensor于ndarray共享内存,当修改其中一个的数据,另外一个也将会被改动 方式二:依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size创建全0张量 ...
pin_memory: 是否存于锁页内存 代码示例: arr = np.ones((3,3))print("ndarray的数据类型:", arr.dtype)# 创建存放在 GPU 的数据# t = torch.tensor(arr, device='cuda')t= torch.tensor(arr)print(t) 输出为: ndarray的数据类型: float64 ...