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...tensorFromBlob() 方法将创建一个新张量，但只有在为这一张量创建一个新「存储」之后。存储是指存储数据指针的地方，它并不在张量结构内部。张量存储正是我们下一节要讨论的内容。...张量存储 张量的实际原始数据并不是立即保存在张量结构中，而是保存在我们称之为「存储（Storage）」的地方，它是张量结构的一部分。...因此，你可能已经意识到多个张量可以指向相同的存储，而仅仅对数据采用不同的解析。这也就是为什么我们以不同的形状或维度，查看相同元素数量的张量会有很高的效率。...否则每次另一个进程需要张量或我们希望实现 Hogwild 训练过程以将所有不同的进程写入相同的内存区域时，我们就需要在进程间创建副本，这是非常低效的。因此，我们将在下一节讨论共享内存的特定存储方法。
两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节（Byte）存储的。...（这里就是之前共享内存的view、reshape方法，虽然头信息的张量形状size发生了改变，但是其实存储的数据都是同一个storage） 3.3 存储区 我们来查看一个tensor的存储区： import...# id()是获取对象的内存地址 print(id(a)==id(b)) # False print(id(a.storage)==id(b.storage)) # True 可以发现，其实a和b虽然存储区是相同的...这也就是头信息区不同，但是存储区相同，从而节省大量内存 我们更进一步，假设对tensor切片了，那么切片后的数据是否共享内存，切片后的数据的storage是什么样子的呢？
其中一个是循环的，但是它是由 PyTorch 提供的相同构建块构建的。 在撰写本文时，这样的模型更多地存在于应用研究或新颖项目中，而不是具有明确定义的具体用途。...（但不更改现有名称）时，我们可以在其上调用方法 refine_names。...首先，大多数张量上的操作都可以在 torch 模块中找到，并且也可以作为张量对象的方法调用。...实际上，在我们在第 3.2 节请求points[0]时，我们得到的是另一个索引与points张量相同存储的张量–只是不是全部，并且具有不同的维度（1D 与 2D）。...我们可以轻松验证这两个张量共享相同的存储 # In[32]: id(points.storage()) == id(points_t.storage()) # Out[32]: True 它们只在形状和步幅上有所不同
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...张量包含三个主要组件： 存储（storage） 形状（shape） 步幅（stride） 1. 存储（storage） 存储是实际存储数据的地方，它是一块连续的内存区域。...多个张量可以共享相同的存储，从而减少内存消耗。存储中的数据按照张量的形状进行排列。 # 获取张量的存储 storage = tensor_3d.storage() 2.
在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...比如两个张量a和b相加，既可以写成torch.add(a,b)，也可以写成a.add(b)。 3.2 赋值语句： ---- 很多张量的属性既可以在创建时声明，也可以在之后任何时间声明。...a = torch.tenor(1) a.dtype = torch.int32 4.张量的存储 ---- 张量存储在连续的内存中，被torch.Storage 控制。...一个Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。 一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。...因为Storage是一维的张量的存储，修改它同样会改变张量本身。
PyTorch提供了一个storage方法来访问内存，如下我们创建了一个三行二列的二维tensor，然后用storage()读取它的内存，我们可以看到结果，实际底层存储是一个size为6的连续数组，而我们的...points_t = points.t() #t()方法是用于二维张量转置时对transpose()方法的简写 points_t outs:tensor([[4., 5., 2.], [...转置之后发生了什么呢，其实什么都没有发生，存储区还是一个存储区，变的只是tensor对于存储区的索引结构 #验证这两个tensor是用的一个存储区 id(points.storage()) == id(...在PyTorch中，有一些操作只针对连续张量起作用，如果我们对那些不是连续张量的张量实施这些操作就会报错。...那么如果我们想用这些方法怎么办呢，PyTorch自然也给出了解决办法，那就是contiguous方法，使用这个方法会改变存储区存储顺序，使得存储区顺序符合当前tensor连续的要求。
为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。...如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。...无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。...这种机制的工作方式如下： 通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状； 对生成的数组执行按元素操作。
可能存在共享相同存储的多个Tensor，但请记住一点：有Tensor的地方，就有存储。 存储定义Tensor的dtype和物理大小，而每个Tensor记录大小，步幅和偏移，定义物理内存的逻辑解释。...首先，用三个参数用来确定张量是什么： 设备 张量的物理存储器实际存储在何处，例如在CPU上，NVIDIA GPU（cuda）上，或者可能在AMD GPU（hip）或TPU（xla）上的描述。...最常见的布局是跨步张量，但稀疏张量具有不同的布局，涉及2个张量：一个用于索引、一个用于数据。 MKL-DNN张量可能具有更奇特的布局，例如阻挡布局，这不能仅使用步幅来表示。...dtype 描述了它实际存储在张量的每个元素中的含义。这可以是浮点数或整数，或者它可以是例如量化的整数。 顺便说一下，如果你想为PyTorch张量添加一个扩展名，请联系PyTorch官方。...强烈建议设置ccache 它有可能让你避免在编辑header时进行大量重新编译。而当我们在不需要重新编译文件时进行了重新编译，它还有助于掩盖构建系统中的错误。
什么是 View 搬运官网的例子 https://pytorch.org/docs/stable/tensor_view.html#tensor-views： 在 Pytorch 中对一个张量调用 .view...方法，得到新的张量和原来的张量是共享内部数据的： >>> t = torch.rand(4, 4) >>> b = t.view(2, 8) # `t` 和 `b` 共享底层数据 >>> t.storage...0] tensor(3.14) 一般来说，Pytorch 中调用 op 会为输出张量开辟新的存储空间，来保存计算结果。...但是对于支持 view 的 op 来说，输出和输入是共享内部存储的，在op计算过程中不会有数据的拷贝操作。...>>> t.is_contiguous() False # 而通过调用张量的 `.contiguous()` 方法 # 可以得到一个新的内存连续的张量 # 但是会产生数据搬运 >>> c = t.contiguous
torch.cuda这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。...最常用的方法已经得到了支持，而且接口足够通用，因此将来可以轻松集成更复杂的方法。Quantization量化是指在比浮点精度低的位宽下执行计算和存储张量的技术。...量化主要是一种加速推理的技术，对于量化操作符只支持前向传递。PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。在大多数情况下，模型在FP32中进行训练，然后将模型转换为INT8。...在量化感知训练的最后，PyTorch提供了转换函数，将训练后的模型转换为较低精度的模型。在底层，PyTorch提供了一种表示量子化张量的方法，并使用它们执行操作。...torch.Storage一个torch.Storage是单个数据类型的连续一维数组。
如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。...索引时可以使用逗号分隔每个维度。 切片时可以使用此方法。 起始和结束索引可以使用完整的冒号分隔。 可以使用属性t访问矩阵的转置。 每个 PyTorch 张量对象都具有t属性。...storage()方法返回存储对象（THStorage），该存储对象是先前描述的 PyTorch 数据结构中的第二层。 x和xv的存储对象如下所示。...即使两个张量的视图（尺寸）不同，存储区仍显示相同的尺寸，这证明THTensor存储有关尺寸的信息，但存储层是一个转储层，仅将用户指向原始数据对象。...变量x和xv具有不同的THTensor层，因为尺寸已更改，但实际原始数据对于两者都相同，这使得在不同张量下创建同一张量的n个视图确实非常容易且节省存储空间。
BAGUA自动分析计算图，包括in-place张量操作和十个通信原语。尽管人们可以通过静态分析来构建这个图，但BAGUA利用动态分析方法，在第一次迭代中就可以收集到张量操作和通信基元的调用依赖。...2.1.1 Tensor 我们一般印象中的 Tensor 如下： 实际上，张量分为元信息区（Tensor） 和 存储区（Storage）。...Size 是张量的维度。 Storage offset 是数据在storage中的索引。是张量第一个元素与storage第一个元素的偏移量。...().data_ptr() : " , 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...这意味着同一台机器上的GPU将首先相互通信。之后，机器进行节点间通信。这可以在节点间通信成本较高时提高性能。
在一个给定的程序中，有许多对象。给定类的一个实例可以同时存在，所有实例都具有相同的可用属性和相同的可用方法。从这个角度来看，它们是一致的。 相同类的对象之间的区别在于每个属性的对象中包含的值。...第二行定义了一个称为类构造函数的特殊方法。在创建类的新实例时调用类构造函数。作为参数，我们有self和name。 self参数使我们能够创建存储或封装在对象中的属性值。...当我们调用这个构造函数或任何其他方法时，我们不会传递self参数。Python自动为我们做这些。...完成构造函数之后，我们可以创建任意数量的专用方法，比如这里的这个方法，它允许调用者更改存储在self中的name值。我们在这里所要做的就是调用该方法并为名称传递一个新值。让我们看看它是如何运作的。...PyTorch的nn.Modules 有一个forward()方法 当我们把一个张量作为输入传递给网络时，张量通过每一层变换向前流动，直到张量到达输出层。
我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。 在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。 现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch，我们用于这些操作的两个函数是stack和cat。我们来创建一个张量序列。...请注意，每个张量都有一个轴。这意味着cat函数的结果也将具有单个轴。这是因为当我们连接时，我们沿现有的轴进行连接。请注意，在此示例中，唯一存在的轴是第一个轴。...2, 2, 2, 3, 3, 3]) 在这里，结果与我们使用PyTorch时的结果相同。
如果我们可以得到张量的域段，这就意味着我们必须解耦张量的概念（你所知道且喜爱的面向用户的概念）以及存储张量的数据的实际物理数据的概念（称为「存储（storage）」）： ?...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： ? 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...让我们调整一下我们对张量数据结构的图：现在不只是一个指向存储的张量，我们还有一个包装这个张量的变量，而且也存储更多信息（AutogradMeta），这是用户在自己的 PyTorch 脚本中调用 loss.backward...当我们在 Tensor 类上调用 add 方法时，还没有虚调度发生。相反，我有一个内联方法，其调用了一个内联方法，其会在「Type」对象上调用一个虚方法。...这个方法是真正的虚方法（这就是我说 Type 只是一个让你实现动态调度的「小工具」的原因）。 在这个特定案例中，这个虚调用会调度到在一个名为 TypeDefault 的类上的 add 的实现。
如果要将其转换为普通的 Python 布尔值或数字，需要调用.item： (a + b).mean().item() 9.666666984558105 逐元素操作适用于任何秩的张量，只要它们具有相同的形状...0被广播以具有与a相同的维度。请注意，这是在不在内存中创建一个充满零的张量的情况下完成的（这将是低效的）。...如果我们查看相应的张量，我们可以请求其storage属性（显示用于张量的内存实际内容）来检查是否存储了无用的数据： t = c.expand_as(m) t.storage() 10.0 20.0...与以前一样，只有三个标量存储在内存中： t = c.expand_as(m) t.storage() 10.0 20.0 30.0 [torch.FloatStorage of size 3] 扩展后的张量具有正确的形状...在训练模型时，我们需要一种方法来访问模型内部的激活。在 PyTorch 中，可以通过 hook 来实现。Hook 是 PyTorch 的等价于 fastai 的回调。
张量形状 通常，当您对两个或更多张量执行操作时，它们需要具有相同的形状 - 即，具有相同数量的维度和每个维度中相同数量的单元格。为此，我们有torch....使用.shape属性，我们可以验证每个方法返回的张量具有相同的维度和范围。...张量具有相同数量的元素。...6 * 20 * 20,)参数是因为 PyTorch 在指定张量形状时期望一个元组 - 但当形状是方法的第一个参数时，它允许我们欺骗并只使用一系列整数。...如果您有现有的 ML 或科学代码，并且数据存储在 NumPy 的 ndarrays 中，您可能希望将相同的数据表示为 PyTorch 张量，无论是为了利用 PyTorch 的 GPU 加速，还是为了利用其构建
如果我们可以得到张量的域段，这就意味着我们必须解耦张量的概念（你所知道且喜爱的面向用户的概念）以及存储张量的数据的实际物理数据的概念（称为「存储（storage）」）： 也许会有多个张量共享同一存储。...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...让我们调整一下我们对张量数据结构的图：现在不只是一个指向存储的张量，我们还有一个包装这个张量的变量，而且也存储更多信息（AutogradMeta），这是用户在自己的 PyTorch 脚本中调用 loss.backward...某些神奇的事发生了，于是……） 当我们在 Tensor 类上调用 add 方法时，还没有虚调度发生。相反，我有一个内联方法，其调用了一个内联方法，其会在「Type」对象上调用一个虚方法。...这个方法是真正的虚方法（这就是我说 Type 只是一个让你实现动态调度的「小工具」的原因）。 在这个特定案例中，这个虚调用会调度到在一个名为 TypeDefault 的类上的 add 的实现。
在 C、C++ 和 Java 中使用的张量和多维数组之间的一个显着区别是张量在所有维度上应该具有相同的列大小。此外，张量只能包含数字数据类型。...在 PyTorch 中创建张量 在 PyTorch 中有多种创建张量的方法。...torch.as_tensor() ：在这种情况下，数据是共享的，在创建数据时不会被复制，并接受任何类型的数组来创建张量。...以下是根据需要更改张量结构的三种常用方法： .reshape(a, b) :返回一个大小为 a,b 的新张量 .resize(a, b) :返回大小为 a,b 的相同张量 .transpose(a,...执行数学运算的代码与 NumPy 数组的代码相同。下面是在张量中执行四种基本操作的代码。
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