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(inpu
booltype_inference,boolpin_memory=false){...Tensortensor;{...tensor=at::empty(sizes,opts.pinned_memory(pin_memory));if(c10::multiply_integers(tensor.sizes())!=0){recursive_store((char*)tensor.data_ptr(),tensor.sizes
>>> 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...
其中tensor.storage().data_ptr()是用于获取tensor储存区的首元素内存地址的。 1 2 3 4 5 6 7 A=torch.arange(5)# tensor([0, 1, 2, 3, 4]) B=A[2:]# 对A进行截取获得:tensor([2, 3, 4]) print(A) print(B)tensor([0,1,2,3,4]) tensor([2,3,4])print(A.storage().data_ptr(...
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 ...
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: ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Revert "Disallow FakeTensor.data_ptr access in eager mode (#137221)" · pytorch/pytorch@796c3c3
Return a Tensor which has the same data_ptr as this but has the provided shape. Parameters: shape (Union[Shape, Tuple[int], trt.PluginTensorDesc], optional)– Required shape of the new tensor (must have the same volume). Defaults to same shape. Raises: ValueError –If shape is not...
print(a.data_ptr()) c[0] = -100 print(a) #3个tensor共享storage print(id( a.storage() ) == id( b.storage() ) == id( c.storage()) ) #以储存元素的个数的形式返回tensor在地城内存中的偏移量 print( a.storage_offset() )
注意:在实际代码中,mutable_data方法可能不会直接返回一个可写入的指针(如上面的data_ptr),而是确保Tensor有足够的内存空间。具体的操作方式会依赖于你所使用的框架和API。 重新运行代码,验证问题是否解决: 在调用mutable_data并确保Tensor有足够内存后,重新运行你的代码,验证是否还会出现“tensor holds no memory”...