torch data_ptr函数 在PyTorch中,data_ptr()函数用于获取张量或变量的数据指针。数据指针是指向内存中实际数据的一指针,它指向张量或变量的第一个元素。 使用data_ptr()函数可以获得张量或变量的底层数据,这对于一些需要直接操作内存的场景非常有用。例如,可以将张量的数据指针传递给C/C++代码进行混合编程,或者使用...
使用data_ptr函数就可以: torch::Tensor foo = torch::randn({3, 3}); float* data = foo.data_ptr<float>(); 对于单个元素的Tensor,还可以用item函数得到具体的数值: torch::Tensor one_element_tensor = foo.index({Slice(), Slice(0, 1), Slice(0, 1), Slice(0, 1)}); float value = ...
print(data.storage()) #1.0 2.0 3.0 4.0 [torch.FloatStorage of size 4] print(data.data_ptr()) # 2405763261376 print(data.size()) # torch.Size([2, 2]) print(data.shape) # torch.Size([2, 2]) print(data.dtype) # torch.float32 print(data.is_contiguous()) # True print(data_t....
4. 减少头文件依赖 最后,我们可以进一步减少头文件的依赖,这样可以减少编译时间,观察到square.cpp中通过#include <torch/extension.h>引入了完整的extension的内容,其实我们只需要张量部分(方便拿到Tensor信息,以及data_ptr等方法),其次就是有关pybind的部分,于是我们可以将square.cpp改写为: #include<ATen/Tensor.h>#...
深刻理解Tensor的概念/结构及其常见的属性/操作_以Pytorch框架为例Tensor的几个重要的属性/方法1. device:2. data_ptr()3. dtype4. storage()5. is_contiguous()Tensor的操作/manipulation常用的APITensor的数据结构总结References Tensor的几个重要的属性/方法先来看一个例子:# -*- ...
这里使用了torch::from_blob函数,它将传入的指针(PyTorch张量的data_ptr())和大小转换为C++ torch::张量。 将C++ torch::张量转换为PyTorch张量,你可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 // 假设cpp_tensor是C++ torch::张量 at::Tensor pt_tensor = at::from_blob(cpp_tensor.data_pt...
data_ptr(), ptr, msg="allocation re-used too soon") with torch.cuda.device(0): gpu_tensor0.copy_(t, non_blocking=True) self.assertEqual(gpu_tensor1[0], 1) self.assertEqual(gpu_tensor0[0], 2) @unittest.skipIf(not TEST_MULTIGPU, "only one GPU detected") def tes...
print('ptr of storage of b:', b.storage().data_ptr())#b用了另外的存储空间,此时reshape=contiguous+view print('c:', c) print('ptr of storage of c:', c.storage().data_ptr())#c的存储空间不变 b = a.view(1,9) c = a.reshape(1,9) ...
data_ptr(): 返回一个时间戳 double():将Storage转为double类型 element_size():返回参数的size fill_() float():将Storage转为float类型 from_buffer() half():将Storage转为half类型 int():将Storage转为int类型 is_cuda = False is_pinned() ...
data_ptr() device double() 将这个存储变为double类型。 dtype element_size() fill_() float() 将这个存储变为float类型 staticfrom_buffer() staticfrom_file(filename,shared=False,size=0) → Storage 如果shared为真,内存将在所有进程间共享。所有的改变将会书写到文件。如果共享为假,存储的改变不影响文件...