你可以看到,f 的数据类型是 torch.int32,和 e 的数据类型 numpy.int32 相对应。 3、torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)→Tensor。如果你不想共享内存,你可以使用torch.tensor()方法来创建一个新的
requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: import torch import numpy as np # Create tensors via torch.tensor flag = True if flag: arr = np.ones((3, 3)) print("type of data:", arr.dtype) t = torch.tensor(arr, device='cuda') print(t) type of data: f...
pin_memory: 是否存于锁页内存; 例: arr=np.ones((3,3))print("arr的数据类型:",arr.dtype)# float64x=torch.tensor(arr,device="cuda")print(x) 方式二:从numpy创建tensor 从numpy创建tensor,此时ndarray与tensor共享内存,当修改其中一个数据,另外一个也会被改动。 例: arr=np.array([[1,2,3],[4...
pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimportnumpyasnp # Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device='cuda')print(t) 代码语言:javascript 代码...
pin_memor用于实现锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 以下是使用torch.tensor()创建张量的基本示例: 复制 importnumpyasnpimporttorch
pin_memory=False) 1. 2. 3. 4. 5. 功能:从data创建tensor data: 数据, 可以是list, ndarray dtype: 数据类型,默认与data的一致 device: 所在设备, cuda/cpu requires_grad:是否需要计算梯度 pin_memory:是否存于锁页内存,与转换效率有关,通常为False ...
当子线程通过with torch.cuda.device临时切换一次设备之后,主线程再用pin_memory=True方式创一个 tensor 之后当前设备就被置为 dev0 了。如果此时event.record()拿到的就是 dev0 的 stream 会报错失败: RuntimeError: Event device \u0006 does not match recording stream's device ...
torch. tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 1. 功能:从data创建tensor ·data:数据,可以是list,numpy ·dtype:数据类型,默认与data的一致 ·device:所在设备,cuda/cpu ·requires_grad:是否需要梯度 ·pin_memory:是否存于锁页内存 ...
pin_memory: 是否存于锁页内存 代码示例: arr = np.ones((3,3))print("ndarray的数据类型:", arr.dtype)# 创建存放在 GPU 的数据# t = torch.tensor(arr, device='cuda')t= torch.tensor(arr)print(t) 输出为: ndarray的数据类型: float64 ...
pin_memory:是否存于锁页内存,这与转换效率有关,基本行设置为false 例子: torch.tensor( data, dtype=None, requires_grad=False, pin_memorty=False) 完整代码如下 # ===lesson 1 ===arr = np.ones((3,3))print("ndarray 的数据类型是{}".format(arr.dtype))# t = torch.tensor(arr)t = torch....