device=torch.device(‘cuda:0’)) # creates a torch.cuda.DoubleTensor tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device=‘cuda:0’) torch.tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416) torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)...
我们可以通过 tensor.device 来获取其属性,同时可以利用字符或字符+序号的方式来分配设备 通过字符串:>>>torch.device('cuda:0')device(type='cuda',index=0)>>>torch.device('cpu')device(type='cpu')>>>torch.device('cuda')# 当前设备device(type='cuda')通过字符串和设备序号:>>>torch.device('cuda...
I cloned the newest version, when I run the train script I get this warning: WARNING: non-finite loss, ending training tensor([nan, nan, nan, nan], device='cuda:0') Caching labels (20 found, 0 missing, 0 empty, 0 duplicate, for 20 images...
torch.range(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.logspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=...
device(type='cuda', index=0) >>> torch.device('cpu', 0) device(type='cpu', index=0) 此外,cpu 和 cuda 设备的转换使用 'to' 来实现: >>> device_cpu = torch.device("cuda") #声明cuda设备 >>> device_cuda = torch.device('cuda') #设备cpu设备 ...
cudnnHandle_t,handle 是与设备进行沟通的接口,类似的概念还有 file handle,直译为句柄,任何接口都需要提供一个 cuda device 的 handle。 cudnnTensorDescriptor_t 和 cudnnFilterDescriptor_t,都属于数据描述符,包含 layout、dtype 等所有数据属性信息,因为数据内容只由一个 void* 指针(比如这里的 x 和 w)提供。
可以通过将torch.dtype或torch.device传递给构造函数或张量创建操作来构造特定数据类型的张量: >>> torch.zeros([2, 4], dtype=torch.int32) tensor([[ 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0]], dtype=torch.int32) >>> cuda0 = torch.device('cuda:0') ...
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""" torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. pin_memor用于实现锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True...
device: 这个参数表⽰了tensor将会在哪个设备上分配内存。它包含了设备的类型（cpu、cuda）和可选设备序号。如果这个值是缺省的，那么默认为当前的活动设备类型。require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被pytorch的⾃动微分系统（Autograd）记录其操作过程，以便后续⾃动求导。layout: 表⽰了tensor的内存...
device(torch.device, optional) e.g.,torch.device('cuda:0'),torch.device('cuda', 0),'cuda:0','cpu',torch.device(1)cuda Tensor,1 requires_grad(bool, optional) pin_memory(bool, optional) torch.tensor()总是会复制data。如果要避免复制data,data是一个tensor,torch.Tensor.requires_grad_()or...