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PyTorch torch存儲

2022-04-15 15:06 更新

原文:PyTorch torch存儲

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)

  • 設(shè)備 (python:int )–目標(biāo) GPU ID。 默認(rèn)為當(dāng)前設(shè)備。
  • non_blocking (bool )–如果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。
  • \ –為兼容起見,可以包含鍵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

  • 文件名 (str )–要映射的文件名
  • 共享的 (bool )–是否共享內(nèi)存
  • 大小 (python:int )–存儲中的元素數(shù)

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

  • dtype (python:type 字符串)–所需類型
  • non_blocking (bool )–如果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。
  • \ –為兼容起見,可以包含鍵async來代替non_blocking參數(shù)。 不推薦使用async arg。
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