INT8 Tensor 核心3,958 兆次運算*3,026 兆次運算*7,916 TOPS1 GPU 記憶體80 GB80 GB188GB GPU 記憶體頻寬每秒 3.35TB每秒 2TB7.8TB/s 解碼器7 NVDEC 7 JPEG7 NVDEC 7 JPEG14 NVDEC 14 JPEG 最大散熱設計功耗 (TDP)高達 700W (可設定)300W 至 350W (可設定)2x
>>> x = torch.tensor([[4.5]]) >>> x tensor([[4.5000]]) >>> x.item() 4.5 >>> int(x) 4 4,Tensor可以通过参数 requires_grad=True 创建, 这样 torch.autograd 会记录相关的运算实现自动求导: >>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True) >>> out = ...
architecture advances fourth-generation Tensor Cores with the Transformer Engine, using FP8 to deliver 6X higher performance over FP16 for trillion-parameter-model training. Combined with 3X more performance using TF32, FP64, FP16, and INT8 precisions, Hopper Tensor Cores deliver speedups to all ...
IntTensor) tensor([[0, 0], [1, 0]], dtype=torch.int32) # 使用type_as()函数,将a的类型转换为b的类型 >>> a.type_as(b) tensor([[ 0.1975, -0.3009], [ 1.7323, -0.4336]], dtype=torch.float64) 注意这里提到默认类型为float32,但是在使用from_numpy()函数时创建的tensor将会和原本的...
4.导入 PyToch 5.张量简介 5.1 张量的基本类型 6.创建张量的方法 6.1 随机张量 6.2 全0或全1张量 6.3 创建范围张量 6.4 创建相似张量 7.张量的数据类型 8.张量的操作(张量运算) 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引(index)和切片(slice) 8.4 矩阵的转置 ...
tensor.to 速度测试 测试代码: import time import torch from loguru import logger device = 'cuda' batch_size = 1000 image_channel = 3 image_size = 224 count = int(100000/batch_size) logger.debug(f'准备输入数据') input_data = torch.randn(batch_size, image_channel, image_size, image_size...
SaveToBuffer SaveToExternalBuffer SaveToFile SetName 模型管家类 CreateModelManager Cancel DeInit Init Run RunAsync SetPriority 模型Tensor创建类 IBuffer CreateLocalBuffer GetData GetSize INDTensorBuffer CreateNDTensorBuffer GetTensorDesc CreateNDTensorBufferNoCopy CreateNativeHand...
default type# 说明不允许转换默认类型,好吧,那就不换了>>> a=t.Tensor([1,2,3]) #是torch.FloatTensor类型>>> atensor([1., 2., 3.])>>> b=a.type(t.IntTensor)>>> btensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)>>> c=a.type_as(b)>>> ctensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)...
>>>x=torch.tensor([[4.5]])>>>xtensor([[4.5000]])>>>x.item()4.5>>>int(x)4 4,Tensor可以通过参数requires_grad=True创建, 这样torch.autograd会记录相关的运算实现自动求导: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>x=torch.tensor([[1.,-1.],[1.,1.]],requires_grad=True...
对于图像场景,可使用 paddle.vision.transforms.ToTensor 直接将 PIL.Image 格式的数据转为 Tensor,使用 paddle.to_tensor 将图像的标签(Label,通常是 Python 或 Numpy 格式的数据)转为 Tensor。 对于文本场景,需将文本数据解码为数字后,再通过 paddle.to_tensor 转为 Tensor。不同文本任务标签形式不一样,有的任务...