DEVICE='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 初始化方法1 x=torch.tensor([[1,2,7],[3,4,5]],dtype=torch.float32,device=DEVICE,requires_grad=True) # 初始化方法2 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...
需要注意,返回的tensor和原始的tensor公用同一个data tensor。in-place修改会在两个tensor上同时体现(因为它们共享data tensor),可能会导致错误。 3.1tensor.data与 tensor.detach()区别 .data得到 tensor的数据 +requires_grad=False的版本,而且两者共享存储空间,也就是如果修改其中一个,另一个也会变。这样有些时候...
struct StorageImpl final : public c10::intrusive_ptr_target { ... caffe2::TypeMeta data_type_; DataPtr data_ptr_; int64_t numel_; bool resizable_; Allocator* allocator_; ... } struct Storage{ ... protected: c10::intrusive_ptr<StorageImpl> storage_impl_; }; 可以看到StorageImpl恰好就...
错误信息 "class 'at::tensor' has no member 'mutable_data_ptr'" 表明在 PyTorch 的 C++ API 中,at::Tensor 类没有名为 mutable_data_ptr 的成员方法。 在PyTorch 的 C++ API 中,如果你需要访问张量(Tensor)的数据指针,通常使用 data_ptr() 方法。data_ptr() 方法返回一个指向张量数据的常量指针,而...
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。
查看torch的tensor放到gpu torch tensor操作,深刻理解Tensor的概念/结构及其常见的属性/操作_以Pytorch框架为例Tensor的几个重要的属性/方法1.device:2.data_ptr()3.dtype4.storage()5.is_contiguous()Tensor的操作/manipulation常用的APITensor的数据结构总结ReferencesT
data_ptr()) print(b.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 ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Revert "Disallow FakeTensor.data_ptr access in eager mode (#137221)" · pytorch/pytorch@796c3c3
c.data_ptr(), a.data_ptr() # data_ptr返回tensor首元素的内存地址 # 可以看出相差16,这是因为2*8=16--相差两个元素,每个元素占8个字节(float) c[0] = -100 # c[0]的内存地址对应a[2]的内存地址 a d = t.LongTensor(c.storage()) ...
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 allocator_。其是一个内存分配器。Allocator是一个抽象类,所有派生类必须实现allocate和raw_deleter两个抽象函数 PyTorch的Tensor除了用Storage类来管理物理存储外,还在Tensor中定义了很多相关的元信息。比如我们前面说到的size,stride以及...