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...
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...
>>> t1 = torch.asarray(array) >>> array.__array_interface__['data'][0] == t1.data_ptr() True >>> # 由于dtype不匹配而复制内存 >>> t2 = torch.asarray(array, dtype=torch.float32) >>> array.__array_interface__['data'][0] == t2.data_ptr() False >>> scalar = n...
>>> id(a)# a b不是同一个对象140354685017136>>> id(b)140354685022608>>> a.data_ptr()# a b不共享内存 即他们指向不同的内存93867616803776>>> b.data_ptr()93867662502976 >>>c=a.detach()>>> c.requires_grad False >>> id(a)## a c不是同一个对象140354685017136>>> id(c)140354685029504...
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。
data_t = data.t() # Transpose print(data.data_ptr() == data_t.data_ptr()) # True 1. 2. (因为Transpose操作只是改变了stride信息,data_t 和data指向同一个memory) 3. dtype 指定了Tensor的数据类型 (默认为:torch.float32) Tensor dtype的切换: ...
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
data: PyBound<'a, PyBytes>, which means even though torch.Tensor is zero-copied into np.array:safetensors/bindings/python/py_src/safetensors/torch.py Lines 435 to 439 in ea1a2d0 ptr = tensor.data_ptr() if ptr == 0: return b"" newptr = ctypes.cast(ptr, ctypes.POINTER...
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...