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。
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。
生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法 需要的库 import torch 使用方法 这里以MNIST举例 train_dataset = dsets.MNIST(root...输入张量包含用于抽取二元值的概率。因此，输入中的所有值都必须在[0,1]区间内。输出张量的第i个元素值，将会以输入张量的第i个概率值等于1。返回值将会是与输入相同大小的张量，每个值为0或者1....要求输入input每行的值不需要总和为1，但是必须非负且总和不能为0。当抽取样本时，依次从左到右排列(第一个样本对应第一列)。...否则，一个样本在每行不能被重复。...一般调用时，需两个参数：storage和location tag。返回不同地址中的storage，或者返回None。如果这个参数是字典的话，意味着从文件的地址标记到当前系统的地址标记的映射。
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）」）： 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。
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）」）： ?...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。
在创建张量时，如果设置 requires_grad 为Ture，那么 Pytorch 就知道需要对该张量进行自动求导。...当我们调用.backward()时，backward()只是通过将其参数传递给已经生成的反向图来计算梯度。autograd 计算这些梯度并将它们存储在各自的张量.grad属性中。...注意，您可以在创建张量时设置requires_grad的值，也可以稍后使用x.requires_grad_(True)方法设置。 我们应用于张量来构建计算图的函数实际上是一个Function类的对象。...对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。...z.requires_grad) with torch.no_grad(): z = torch.matmul(x, w)+b print(z.requires_grad) 输出： True False 实现相同结果的另一种方法是在张量上使用
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。
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