torch.Storage
torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储。
class torch.FloatStorage
byte():将 Storage 转为 byte 类型char():将 Storage 转为 char 类型clone():返回 Storage 的副本copy_()cpu():如果尚未在 CPU 上,则返回 Storage 的 CPU 副本-
cuda(device=None, async=False):在 CUDA 内存中返回此对象的副本。如果该对象已经在 CUDA 内存中,并且在正确的设备上,则不会执行任何操作,并返回原始对象。 参数说明:- 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(): 返回一个时间戳double():将 Storage 转为 double 类型element_size():返回参数的 sizefill_()float():将 Storage 转为 float 类型from_buffer()half():将 Storage 转为 half 类型int():将 Storage 转为 int 类型is_cuda = Falseis_pinned()is_shared()is_sparse = Falselong():将 Storage 转为 long 类型new()pin_memory():将存储复制到固定内存(如果尚未固定)。resize_()share_memory_():这对于已经在共享内存和 CUDA 存储器中的存储器是无效的,不需要为了跨进程共享而移动。无法调整共享内存中的存储空间。返回:selfshort():将 Storage 转为 short 类型size():返回 Storage 转的大小tolist():返回一个包含 Storage 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。
参数说明:
new_type(type 或 string) -需要转成的类型async (bool)-如果值为 True,并且源处于固定内存中,目标位于 GPU 上,反之亦然,则相对于主机异步执行该副本。否则,参数没有效果。
具体使用教程请参考:使用 torch.Storage 共享多个张量的相同存储以及将 torch.Tensor 转化为 torch.Storage
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| Song | ![]() |
翻译 | 人生总要追求点什么 |

