Tensor是PyTorch中最重要的数据结构,用于表示多维数组。 在PyTorch中,一个Tensor对象包含了底层数据的指针、维度大小以及数据类型信息。torch.data_ptr函数允许我们直接访问Tensor对象底层数据的指针,从而可以直接在代码中操作和处理底层数据。 以下是torch.data_ptr函数的语法:...
一、torch data_ptr函数的基本介绍 在PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构之一。在处理机器学习任务时,我们通常需要直接访问张量的底层数据,例如用于传递给其他库进行计算或存储。 torch data_ptr函数的作用就是返回张量底层数据的指针。通过这个指针,我们可以直接访问和操作张量的底层数据,而无需经过PyTorch的封装...
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 = ...
addmv(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor 请查看torch.addmv() addmv_(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor addmv()的in-place运算形式 addr(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor 请查看torch.addr() addr_(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor addr()...
Tensor的几个重要的属性/方法 1. device: 2. data_ptr() 3. dtype 4. storage() 5. is_contiguous() Tensor的操作/manipulation 常用的API Tensor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: # -*- coding: utf-8 -*- ...
cpu() → Tensor cross(other, dim=-1) → Tensor cuda(device=None, non_blocking=False) → Tensor cumprod(dim, dtype=None) → Tensor cumsum(dim, dtype=None) → Tensor data_ptr() → int dequantize() → Tensor det() → Tensor
Tensor(sequence) class torch.Tensor(ndarray) class torch.Tensor(tensor) class torch.Tensor(storage)从可选的大小或数据创建新的张量。如果没有给出参数,则返回空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage,将会返回一个相同数据的新张量.如果提供了python序列,则从序列的副本创建一个新的...
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...
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) ...
torch.Tensor是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵。Torch定义了9种CPU张量类型和9种GPU张量类型: Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.float32 or torch.float torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.float64 or torch.double torch.DoubleTensor tor...