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torch.Storage
是單個數(shù)據(jù)類型的連續(xù)一維數(shù)組。
每個 torch.Tensor
都有對應(yīng)的相同數(shù)據(jù)類型的存儲。
class torch.FloatStorage( * args , ** kwargs )
bfloat16()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為 bfloat16 類型
bool()
將此存儲轉(zhuǎn)換為布爾型
byte()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為字節(jié)類型
char()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為 char 類型
clone()
返回此存儲的副本
copy_()
cpu()
返回此存儲的 CPU 副本(如果尚未在 CPU 上)
cuda(device=None, non_blocking=False, **kwargs)
返回此對象在 CUDA 內(nèi)存中的副本。
如果此對象已經(jīng)在 CUDA 內(nèi)存中并且在正確的設(shè)備上,則不執(zhí)行任何復(fù)制,并返回原始對象。
參數(shù)
True
并且源位于固定內(nèi)存中,則副本將相對于主機(jī)是異步的。 否則,該參數(shù)無效。async
來代替non_blocking
參數(shù)。data_ptr()
device
double()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為雙精度類型
dtype
element_size()
fill_()
float()
將此存儲轉(zhuǎn)換為浮動類型
static from_buffer()
static from_file(filename, shared=False, size=0) → Storage
如果共享的<cite>為<cite>為</cite>,則在所有進(jìn)程之間共享內(nèi)存。 所有更改都將寫入文件。 如果<cite>共享的</cite>為<cite>假</cite>,則存儲上的更改不會影響該文件。</cite>
<cite>大小</cite>是存儲中元素的數(shù)量。 如果<cite>共享的</cite>為<cite>假</cite>,則文件必須至少包含 <cite>size * sizeof(Type)</cite>個字節(jié) (<cite>Type</cite> 是存儲類型 )。 如果<cite>共享的</cite>為 <cite>True</cite> ,則將根據(jù)需要創(chuàng)建文件。
Parameters
half()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為一半類型
int()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為 int 類型
is_cuda = False
is_pinned()
is_shared()
is_sparse = False
long()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為長型
new()
pin_memory()
將存儲復(fù)制到固定的內(nèi)存(如果尚未固定)。
resize_()
share_memory_()
將存儲移動到共享內(nèi)存。
對于共享內(nèi)存中已存在的存儲和 CUDA 存儲(對于跨進(jìn)程共享無需移動的 CUDA 存儲),此操作不起作用。 共享內(nèi)存中的存儲無法調(diào)整大小。
返回:自我
short()
將此存儲空間轉(zhuǎn)換為短型
size()
tolist()
返回包含此存儲元素的列表
type(dtype=None, non_blocking=False, **kwargs)
如果未提供 <cite>dtype</cite> ,則返回類型,否則將該對象強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為指定的類型。
如果它已經(jīng)是正確的類型,則不執(zhí)行任何復(fù)制,并返回原始對象。
Parameters
True
,并且源位于固定內(nèi)存中,而目標(biāo)位于 GPU 上,反之亦然,則相對于主機(jī)異步執(zhí)行復(fù)制。 否則,該參數(shù)無效。async
來代替non_blocking
參數(shù)。 不推薦使用async
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