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PyTorch:torch.Storage

PyTorch手册 AI君 248℃

一个torch.Storage是一个单一数据类型的连续一维数组。

每个torch.Tensor都有一个对应的、相同数据类型的存储。

class torch.FloatStorage

byte()

将此存储转为byte类型

char()

将此存储转为char类型

clone()

返回此存储的一个副本

copy_()

cpu()

如果当前此存储不在CPU上,则返回一个它的CPU副本

cuda(device=None, async=False)

返回此对象在CUDA内存中的一个副本。
如果此对象已在CUDA内存中且在正确的设备上,那么不会执行复制操作,直接返回原对象。

参数:

  • device (int) – 目标GPU的id。默认值是当前设备。
  • async (bool) -如果值为True,且源在锁定内存中,则副本相对于宿主是异步的。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()

pin_memory()

如果此存储当前未被锁定,则将它复制到锁定内存中。

resize_()

share_memory_()

将此存储移动到共享内存中。
对于已经在共享内存中的存储或者CUDA存储,这是一条空指令,它们不需要移动就能在进程间共享。共享内存中的存储不能改变大小。
返回:self

short()

将此存储转为short类型

size()

tolist()

返回一个包含此存储中元素的列表

type(new_type=None, async=False)

将此对象转为指定类型。
如果已经是正确类型,不会执行复制操作,直接返回原对象。

参数:

  • new_type (type or string) -需要转成的类型
  • async (bool) -如果值为True,且源在锁定内存中而目标在GPU中——或正好相反,则复制操作相对于宿主异步执行。否则此参数不起效果。

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