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:...
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的封装接口。 二、torch data_ptr函数的用...
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 = ...
data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 data_gpu3 = data.to(device='cuda:0') # 多GPU,将CPU上的Tensor拷贝到指定GPU上 data2 = data_gpu2.to(device='cpu') # 将GPU上...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>>torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3] 一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建: ...
cosh() → Tensor cosh_() → Tensor 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 ...
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。张量可以从Python的list或序列构成:>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3]可以通过指定它的大小来构建一个空的张量:>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 0 0 0 ...
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...
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(id(y2.data)) #1794517601160 z = torch.tensor([1, 2, 3]) z = z.repeat(2, 3) z[1,1] = 5 print(z)#[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3;1, 5, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] 3. view和reshape 区别:view要求Tensor的存储区是连续的,如果不是,则会报错。比如对一个tensor先...