当然,能够切换到GPU的一大前提是运行环境带有独立显卡并已配置CUDA……此外,除了dtype和device这两大特性之外,其实Tensor还有第三个特性,即layout,布局。主要包括strided和sparse_coo两种,该特性一般不需要额外考虑。 3.自动梯度求解 如果说支持丰富和函数操作和灵活的特性,那么Tensor还不足以支撑深度学习的基石,关键是...
torch.layout 是表示 torch.tensor 的内存布局的对象。目前,torch.tensor支持torch.strided(密集张量)和sparse_coo(稀疏的COO张量)。 stride()方法其实指的就是,tensor每个维度变化1在实际物理存储空间变化的大小。 >>>x=torch.tensor([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])>>>x.stride()(5, 1)>>>x.t(...
as_tensor(a, device=torch.device('cuda')) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([1, 2, 3]) torch.as_strided(input, size, stride, storage_offset=0)→ Tensor Create a view of an existing torch.Tensor input with specified size, stride and storage_offset....
torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 代码示例: >>> torch.zeros(4,5,6) tensor([[[0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0....
layout: 内存中布局形式,有strided,sparse_coo等 device: 所在设备,gpu/cpu requires_grad:是否需要梯度# 通过torch.zeros创建张量 # flag = True flag = False if flag: out_t = torch.tensor([1]) t = torch.zeros((3, 3), out=out_t) print(t, '\n', out_t) print(id(t), id(out_t)...
layout:内存中的布局方式,有strided,sparse_coo等。如果是稀疏矩阵,则可以设置为sparse_coo以减少内存占用device:张量所在的设备(cuda或cpu)requires_grad:是否需要梯度''' torch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) ...
torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → LongTensor In-place random sampling # There are a few more in-place random sampling functions defined on Tensors as well. Click through to refer to their documentation: ...
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中元素的数目,也就是存储区的大小。
当然,能够切换到GPU的一大前提是运行环境带有独立显卡并已配置CUDA……此外,除了dtype和device这两大特性之外,其实Tensor还有第三个特性,即layout,布局。主要包括strided和sparse_coo两种,该特性一般不需要额外考虑。 3.自动梯度求解 如果说支持丰富和函数操作和灵活的特性,那么Tensor还不足以支撑深度学习的基石,关键是...
所以，vm::TensorStorage 只是单纯的存储，可以在多个 tensor 之间共享。EagerBlobObject 既包括存储、也包括 shape、stride、data_type 等独特的对象信息。而 one::TensorStorage 是为了避免循环引用而引入的、专门负责释放存储的角色。7 附录 GDB 断点示例 break oneflow::one::MakeLocalTensorFromData break oneflow:...