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...
否则此参数不起效果。 data_ptr() double() 将此存储转为double类型 element_size() fill_() float() 将此存储转为float类型 from_buffer() half() 将此存储转为half类型 int() 将此存储转为int类型 is_cuda =False is_pinned() is_shared() is_sparse =False long() 将此存储转为long类型 new() ...
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: data2 = th.ones(4, 2, dtype=th.float32) # 使用create-fucntion创建时指定dty...
data_ptr() → int 返回tensor第一个元素的地址 diag(diagonal=0) → Tensor 请查看torch.diag() dim() → int 返回tensor的维数 dist(other, p=2) → Tensor 请查看torch.dist() div(value) 请查看torch.div() div_(value) div()的in-place运算形式 dot(tensor2) → float 请查看torch.dot() dou...
data_ptr()) if device == "meta": self.assertEqual(s1.size(), s2.size()) else: self.assertEqual(s1, s2) # We need to delete this tensors to allow producer (child process) # collect them properly del t1, t2 # Mark the event as done and join the process e.set...
print(e.data_ptr()) f =e.contiguous() print(f.data_ptr()) #可見為f新分配了內存空間 print(f) print(f.storage())#內存空間中只有兩個值 print(f.size()) print(e.data_ptr()) #e指向的內存沒有改變 f.is_contiguous() #這里的f的內存空間是連續的 ...
data_ptr() → int dequantize() → Tensor det() → Tensor dense_dim() → int detach() detach_() diag(diagonal=0) → Tensor diag_embed(offset=0, dim1=-2, dim2=-1) → Tensor diagflat(offset=0) → Tensor diagonal(offset=0, dim1=0, dim2=1) → Tensor ...
data_ptr()), tensor.numel(), ncclDataTypeEnum.from_torch(tensor.dtype), self.nccl.ncclAllReduce(buffer_type(in_tensor.data_ptr()), buffer_type(out_tensor.data_ptr()), in_tensor.numel(), ncclDataTypeEnum.from_torch(in_tensor.dtype), ncclRedOpTypeEnum.from_torch(op), self.comm, cuda...
c.data_ptr(), a.data_ptr() #data_ptr返回tensor首元素的内存地址 #从结果可以看出两者的地址相差16 #因为c是从a第二个元素选起的,每个元素占8个字节,因为a的值的类型是int64 返回: (140707162378192, 140707162378176) 因为查看后a的类型为int64: ...
data_ptr() → int 返回tensor第一个元素的地址 diag(diagonal=0) → Tensor 请查看torch.diag() dim() → int 返回tensor的维数 dist(other, p=2) → Tensor 请查看torch.dist() div(value) 请查看torch.div() div_(value) div()的in-place运算形式 ...