Pytorch Tensor::data_ptr<long long>()在Linux上不起作用 - 腾讯云开发者社区

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PyTorch为何如此高效好用？来探寻深度学习框架的内部架构

该行之后，PyTorch 将从这一 Numpy 数据 blob 中创建一个新的张量对象，并且在创建这一新张量的过程中，PyTorch 将会传递内存数据指针，连同内存大小、步幅以及稍后张量存储将会使用的函数...>>> tensor_a = torch.ones((3, 3)) >>> tensor_b = tensor_a.view(9) >>> tensor_a.storage().data_ptr() =...= tensor_b.storage().data_ptr() True 如 THFloatStorage 结构中的第七行代码所示，它有一个指向 THAllocator 结构的指针。...你可能已经注意到版本库组织中有缩写的表示模式，在浏览版本库时记住这些约定非常重要，它们在 PyTorch README 文件中有所总结： TH = TorcH THC = TorcH Cuda THCS...PyTorch 支持部分方法，但为了简单起见，我将讨论在 MacOS 上使用 CPU（而不是 GPU）的情况。

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深度解决添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的痛点

从网络结构角度，PyTorch 虽然已经使用了 NVIDIA cuDNN、Intel MKL 和 NNPACK 这些底层来加快训练速度，但是在某些情况下，比如我们要实现一些特定算法/算子，如果只是用 PyTorch...因为 PyTorch 虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于 PyTorch 已经写好的这些操作，假如我们组合起来成为一个新的算子（OP），PyTorch 不会管你的算法的具体执行流程，一般 PyTorch...类型，因此，在写拓展程序中，必须要有 libtorch 库中对应的数据类型与 PyTorch 的 tensor 类型对应，这样才能进行正确传参。...= affine_matrix.contiguous().data_ptr(); auto input_ptr = input.contiguous().data_ptr在获取 tensor 的数据指针时候（data_ptr()），PyTorch 官方示例代码和 MMDtection/MMCV 中的一些相关代码都推荐先做这个操作。

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快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(2)

突破 TensorFlow、PyTorch 并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！...因此，Horovod和PyTorch-DDP都采用了桶的技巧。...().data_ptr()) b = a.view(2,3) # 换一种view方式 print("Tensor b : ", b) print("b storage : " , b.storage(...: " , b.data.storage().data_ptr()) c = a.view(3,2) # 再换一种view方式 print("Tensor c : ", c) print("c storage...() : " , c.data.storage().data_ptr()) 输出，可以看出来，同样的存储，但是视图不同，就是不同的张量： # 张量 a Tensor a : tensor([0, 1,

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

torch.float64 # 等同于（torch.double） torch.float32 # 默认,FloatTensor torch.float16 torch.int64 # 等同于torch.long...torch.int32 # 默认 torch.int16 torch.int8 torch.uint8 # 二进制码，表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候，想要创建指定的变量类型...()方法】 print('数据类型转换') a = torch.tensor([1,2,3]) b = a.float() c = a.double() d = a.long() print(b.dtype...这里可以看到函数resize后面有一个_，这个表示inplace=True的意思，当有这个_或者参数inplace的时候，就是表示所作的修改是在原来的数据变量上完成的，也就不需要赋值给新的变量了。...#.data_ptr(),返回tensor首个元素的内存地址。

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【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

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torch.shortage

每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。class torch.FloatStorage[source]bfloat16()将这个存储变为bfloat16类型。...如果这个对象在CUDA内存中并且在正确的设备例，那么就不拷贝，并且返回原始对象。参数： device (int) – 目标GPU id，默认是当前的设备。...non_blocking (bool) – 如果为真并且源代码在固定的内存中，拷贝将和host异步。否则这个参数不起作用。...**kwargs – 在兼容性方面，也许包含non_blocking参数的原地关键async。 data_ptr()devicedouble()将这个存储变为double类型。...is_cuda = Falseis_pinned()is_shared()is_sparse = Falselong()Casts this storage to long type将存储变为long类型

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Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换

Pytorch中tensor的类型Pytorch中定义了8种CPU张量类型和对应的GPU张量类型,CPU类型（如torch.FloatTensor）中间加一个cuda即为GPU类型（如torch.cuda.FloatTensor...类型的张量print(torch.IntTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Int类型的张量print(torch.LongTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Long...转换为另一个tensor的type使用独立的函数import torchtensor = torch.randn(2, 2)print(tensor.type())# torch.long() 将tensor...转换为long类型long_tensor = tensor.long()print(long_tensor.type())# torch.half()将tensor转换为半精度浮点类型half_tensor...转换为其他类型t2=t1.type(torch.FloatTensor)print(t2.type())torch.LongTensortorch.FloatTensor使用type_as()函数这个函数的作用是将该

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变量类型(cpugpu)

前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。...为了方便测试，我们构建一个新的张量，你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可tensor = torch.Tensor(2, 5)torch.long() 将tensor投射为long类型newtensor...= tensor.long()torch.half()将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型newtensor = tensor.half()torch.int()将该tensor投射为int...此外，还要对所有的张量进行设置：pytorch.set_default_tensor_type('torch.DoubleTensor')，不过double比float要慢很多，要结合实际情况进行思考。

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【colab pytorch】张量操作

1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...# 在PyTorch 1.3之前，需要使用注释 # Tensor[N, C, H, W] images = torch.randn(32, 3, 56, 56) images.sum(dim=1) images.select...tensor = tensor.cuda() tensor = tensor.cpu() tensor = tensor.float() tensor = tensor.long() 5、tensor...假设张量的维度为[N, C, H, W]. tensor = tensor[:,:,:,torch.arange(tensor.size(3) - 1, -1, -1).long()] 12、复制张量..._(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) tensor([[1, 0,

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libtorch系列教程2：torch::Tensor的使用

1. torch::Tensor基本操作 Libtorch中的Tensor是与Pytorch中的Tensor对应的，使用方式上很类似，只在一些Python语法C++不支持的时候有些不同，例如slice操作...常见的属性函数包括: dim(): Tensor的维度 sizes(): 跟Pytorch中的shape属性一样 size(n): 第N个维度的shape numel(): 总的元素数目，sizes中的每个元素相乘...例如foo[..., :2, 1:, :-1]，该怎么在Libtorch中表示？...使用data_ptr函数就可以: torch::Tensor foo = torch::randn({3, 3}); float* data = foo.data_ptr(); 对于单个元素的..., {0, 1}, false, torch::nullopt); 所有支持的函数详见官方文档 1.11 神经网络相关函数神经网络是torch的核心模块，常见的一些激活函数，卷积层都可以以函数的形式作用在

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快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度

/ 如下图所示，安装 0.4.1 版本的 pytorch，在不同版本的 CUDA 以及没有 CUDA 的情况。...import torch torch.cuda.is_available() 1.2 张量(Tensors) Pytorch 的一大作用就是可以代替 Numpy 库，所以首先介绍 Tensors ，也就是张量...接下来会简单介绍一些例子来说明这个库的作用。...2.1 张量 torch.Tensor 是 Pytorch 最主要的库，当设置它的属性 .requires_grad=True，那么就会开始追踪在该变量上的所有操作，而完成计算后，可以调用 .backward...Pytorch 的两大作用，替代 Numpy 以及一个新的深度学习工具，当然主要还是后者让其能够在短短两三年内快速发展，并且由于 Tensorflow 的一些缺点，越来越多人会选择采用 Pytorch

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Pytorch RuntimeError 解决办法

问题描述在Pytorch训练自定义数据集中发生如下错误： RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type...Long RuntimeError：结果类型 Float 无法转换为所需的输出类型 Long loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor...([class_weights])) 问题解决 BCEWithLogitsLoss 要求它的目标是一个float 张量，而不是long。...将上述代码修改如下： loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([class_weights], dtype=torch.float32...)) 参考文章：Pytorch 抛出错误 RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type Long答案

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NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)

这就对应了TF或者PyTorch的张量。...在 HugeCTR，TensorBag2 可以认为是把 Tensor 放在袋子里统一处理的类。...PyTorch 有 sparse_coo_tensor 可以实现类似的功能。...4.2.1 Allocator 首先看看如何为tensor等变量分配内存。 4.2.1.1 HostAllocator HostAllocator 作用是在host之上管理内存。...TensorBufferImpl 是 Tensor2 对应的buffer实现。 BufferBlockImpl 则是在构建网络时候会用到。

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NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)

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使用 PyG 进行图神经网络训练

PyG (PyTorch Geometric) 是一个基于 PyTorch 的库，可轻松编写和训练图形神经网络 (GNN)，用于与结构化数据相关的广泛应用。...([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([[-1], [...([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([1, 0, 2], dtype=torch.long) data...= Data(x=x, edge_index=edge_index) data.freq = torch.tensor([2, 5, 1], dtype=torch.long)...import Data, Batch edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor

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tensors used as indices must be long or byte tensors

Tensors Used as Indices Must Be Long or Byte Tensors在进行深度学习任务和数据处理时，我们经常会涉及到使用张量（tensors）作为索引操作。...在使用张量作为索引时，我们常常会遇到“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。...错误原因这个错误的原因是，PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型（Long）或字节型（Byte）张量作为索引。...[7, 8, 9]])# 使用索引张量对目标张量进行索引操作output = target_tensor.index_select(dim=0, index=index_tensor)结论在进行张量索引操作时...index_select(dim, index_tensor)方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。

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Pytorch拓展进阶(二)：Pytorch结合C++以及Cuda拓展

Pytorch虽然已经使用了NVIDIA cuDNN、Intel MKL和NNPACK这些底层来加快训练速度，但是在某些情况下，比如我们要实现一些特定算法，光靠组合Pytorch已有的操作是不够的。...这是因为Pytorch虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于Pytorch已经写好的这些操作，假如我们组合起来，组成我们的新的算法，Pytorch才不管你的算法的具体执行流程，一般Pytorch只会按照设计好的操作去使用...以一个例子开始同样，我们首先设计一个普通的神经网络层：这个层叫做LLTM，即Long-Long-Term-Memory。一个经典的RNN构造。...注意，我们只编写了C++代码但是却可以在CPU中和GPU中跑，为什么，这就要归功于Aten的设计，Aten就是pytorch的C++版，使用Aten编写出来的tensor，只要在程序中.cuda()，就可以将...编译完成后，根据官网的性能测试，比起之前单纯使用C++在GPU上跑速度又提升了一阶。后记使用C++和C都可以拓展pytorch实现自定义功能或者设计自己的算法。

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收藏 | PyTorch Cookbook：常用代码段集锦

在PyTorch内部可以 torch.cuda.empty_cache() 或在命令行可以先使用ps找到程序的PID，再使用kill结束该进程 ps aux | grep python kill -9...convertions. tensor = tensor.cuda() tensor = tensor.cpu() tensor = tensor.float() tensor = tensor.long...long()] 复制张量有三种复制的方式，对应不同的需求。...N = tensor.size(0) one_hot = torch.zeros(N, num_classes).long() one_hot.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze...(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) 得到非零/零元素 torch.nonzero(tensor)

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使用 C# 入门深度学习：Pytorch 基础

如果笔者没理解错的话，在 Pytorch 中创建的 Tensor 对象就叫张量。开发者可以通过各种形式的数据在 Pytorch 创建 Tensor。...=torch.complex128) int_tensor = torch.ones(1, dtype=torch.int) long_tensor = torch.ones(1, dtype=torch.long...CPU 下运行，也可以在 GPU 下运行，Pytorch 的数据也可以这样做，在创建数据类型时就设置绑定的设备，在运算使用会使用对应的设备进行运算。...Tensor 类型在 Pytorch 中，可以将标量、数组等类型转换为 Tensor 类型，Tensor 表示的数据结构就叫张量。...它们的作用是根据数组类型，拷贝一个相同的结构，然后填充对应值。

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PyTorch实现Word2Vec

本文主要是使用PyTorch复现word2vec论文 PyTorch中的nn.Embedding 实现关键是nn.Embedding()这个API，首先看一下它的参数说明 ?...在Skip-gram模型中，首先会随机初始化这个矩阵，然后通过一层神经网络来训练。最终这个一层神经网络的所有权重，就是要求的词向量的矩阵 ?...neg_words = torch.multinomial(self.word_freqs, K * pos_words.shape[0], True) # torch.multinomial作用是对...下面举个例子就很好理解这句代码的作用了 a = torch.tensor([2, 3, 3, 8, 4, 6, 7, 8, 1, 3, 5, 0], dtype=torch.long) b = [2,...() pos_labels = pos_labels.long() neg_labels = neg_labels.long() optimizer.zero_grad

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PyTorch为何如此高效好用？来探寻深度学习框架的内部架构

深度解决添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的痛点

快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(2)

小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

torch.shortage

Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换

变量类型(cpugpu)

【colab pytorch】张量操作

libtorch系列教程2：torch::Tensor的使用

快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度

Pytorch RuntimeError 解决办法

NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)

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使用 PyG 进行图神经网络训练

tensors used as indices must be long or byte tensors

Pytorch拓展进阶(二)：Pytorch结合C++以及Cuda拓展

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