torch.xpu
此包提供了针对Intel GPU优化的XPU后端支持。
此包是惰性初始化的，所以你可以随时导入它，并使用is_available() 来确定你的系统是否支持XPU。
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用于选择指定流的上下文管理器。 |
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返回当前选定设备的索引。 |
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返回给定设备当前选择的 |
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用于更改选定设备的上下文管理器。 |
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返回可用的XPU设备的数量。 |
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一个上下文管理器，用于将当前设备切换为给定对象的设备。 |
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获取设备的XPU能力。 |
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获取设备名称。 |
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获取设备的属性。 |
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初始化 PyTorch 的 XPU 状态。 |
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返回一个布尔值，指示当前是否可以使用XPU。 |
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返回 PyTorch 的 XPU 是否已经初始化。 |
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设置当前设备。 |
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设置当前流。这是一个用于设置流的包装 API。 |
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使用上下文管理器 StreamContext 来选择指定的流。 |
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等待XPU设备上所有流中的所有内核完成执行。 |
随机数生成器
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将指定GPU的随机数生成器状态以ByteTensor形式返回。 |
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返回一个包含所有设备随机数状态的ByteTensor列表。 |
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返回当前GPU的随机种子。 |
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为当前GPU生成随机数设置种子。 |
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为所有GPU上的随机数生成设置种子。 |
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将生成随机数的种子设置为当前 GPU 的一个随机值。 |
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将所有GPU上生成随机数的种子设置为一个随机值。 |
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设置指定GPU上的随机数生成器状态。 |
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为所有设备设置随机数生成器的状态。 |
内存管理
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释放当前由缓存分配器占用的所有闲置缓存内存，使其可以供其他XPU应用程序使用。 |
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以字节为单位返回给定设备上张量占用的最大 GPU 内存。 |
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返回给定设备上缓存分配器管理的最大GPU内存（以字节为单位）。 |
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以字节为单位返回给定设备上张量当前占用的 GPU 内存。 |
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以字节为单位返回缓存分配器管理的给定设备上的当前GPU内存。 |
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为给定设备返回XPU内存分配器的统计信息字典。 |
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返回 |
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重置 XPU 内存分配器跟踪的历史累积统计信息。 |
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重置 XPU 内存分配器跟踪的“峰值”统计数据。 |