torch.Storage

torch.Storage 是默认数据类型（如通过 torch.get_default_dtype() 获取）对应的存储类的别名。例如，如果默认数据类型是 torch.float，那么 torch.Storage 将解析为 torch.FloatStorage。

实际上，torch.<type>Storage 和 torch.cuda.<type>Storage 类（如torch.FloatStorage、torch.IntStorage 等）从不会被实例化。调用它们的构造函数会创建一个具有适当torch.dtype 和 torch.device 的 torch.TypedStorage 对象。torch.<type>Storage 类具有与torch.TypedStorage 相同的所有类方法。

A torch.TypedStorage 是一个连续的一维数组，包含特定类型的数据。它可以被赋予任何torch.dtype类型，并且内部数据将根据该类型进行解释。torch.TypedStorage 包含一个torch.UntypedStorage，以无类型的字节数组形式存储数据。

每个带步长的 torch.Tensor 都包含一个 torch.TypedStorage，该存储包含了所有由 torch.Tensor 视图引用的数据。

classtorch.TypedStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False)[源代码]

bfloat16()[源代码]

将此存储改为bfloat16类型。

bool()[源代码]

将此存储转化为布尔类型。

byte()[源代码]

将此存储转化为字节类型。

char()[源代码]

将此存储转换为字符型。

clone()[源代码]

返回该存储的副本。

complex_double()[源代码]

将此存储转换为复数双精度类型。

complex_float()[源代码]

将此存储转换为复数浮点型。

copy_(source, non_blocking=None)[源代码]

cpu()[源代码]

如果该存储尚未在CPU上，则返回其在CPU上的副本。

cuda(device=None, non_blocking=False)[源代码]

返回该对象在CUDA内存中的副本。

如果该对象已存在于CUDA内存且位于正确设备上，则不会进行复制操作，直接返回原对象。

参数

• device (int) – 指定目标GPU的编号。默认使用当前设备。

• non_blocking (bool) – 如果源位于 pinned 内存中且该参数为 True，复制操作将相对于主机异步进行。否则，此参数无效。

返回类型

data_ptr()[源代码]

属性 设备

double()[源代码]

将此存储转化为双精度类型。

dtype:数据类型

element_size()[源代码]

属性filename:Optional[str]

如果该存储是通过文件的内存映射创建的，则返回与之关联的文件名；否则返回None。

fill_(value)[源代码]

float()[源代码]

将此存储转化为浮点类型。

float8_e4m3fn()[源代码]

将此存储 cast 为 float8_e4m3fn 类型

float8_e4m3fnuz()[源代码]

将此存储 cast 为 float8_e4m3fnuz 类型

float8_e5m2()[源代码]

将此存储改为 float8_e5m2 类型

float8_e5m2fnuz()[源代码]

将此存储 cast 为 float8_e5m2fnuz 类型

classmethodfrom_buffer(*args, **kwargs)[源代码]

classmethodfrom_file(filename, shared=False, size=0) → Storage[源代码]

创建一个基于内存映射文件的CPU存储。

如果 shared 为 True，则所有进程之间共享内存，并且所有更改都会写入文件。如果 shared 为 False，那么存储上的更改不会影响文件。

size 表示存储中元素的数量。如果 shared 为 False，则文件必须至少包含 size * sizeof(Type) 字节（Type 是存储的类型）。如果 shared 为 True，则在需要时会创建文件。

参数

• filename (str) – 需要映射的文件名称

• shared (bool) – 是否共享内存（是否将 MAP_SHARED 或 MAP_PRIVATE 传递给底层的 mmap(2) 调用）

• size (int) – 表示存储中元素的数量

get_device()[源代码]

返回类型

int

half()[源代码]

将此存储改为半精度类型。

hpu(device=None, non_blocking=False)[源代码]

返回该对象在HPU内存中的副本。

如果该对象已存在于HPU内存且位于正确设备上，则无需进行复制，直接返回原对象。

参数

• device (int) – 目标HPU的编号。默认值为当前设备。

• non_blocking (bool) – 如果源位于 pinned 内存中且该参数为 True，复制操作将相对于主机异步进行。否则，此参数无效。

返回类型

int()[源代码]

将此存储改为整型。

属性is_cuda

属性is_hpu

is_pinned(device='cuda')[源代码]

确定CPU TypedStorage 是否已经固定在设备上。

参数

device (str 或 torch.device) – 需要固定内存的设备。默认值：'cuda'

返回值

一个布尔类型的变量。

is_shared()[源代码]

is_sparse:bool=False

long()[源代码]

将此存储类型转换为长整型。

nbytes()[源代码]

pickle_storage_type()[源代码]

pin_memory(device='cuda')[源代码]

将CPU上的TypedStorage复制到固定内存中，如果没有已经被固定的话。

参数

device (str 或 torch.device) – 需要固定内存的设备。默认值：'cuda'。

返回值

一个与CPU固定的存储。

resizable()[源代码]

resize_(size)[源代码]

share_memory_()[源代码]

参见 torch.UntypedStorage.share_memory_()

short()[源代码]

将此存储类型转换为短整型。

size()[源代码]

to(*, device, non_blocking=False)[源代码]

返回该对象在设备内存中的副本。

如果该对象已在正确设备上，将不再进行复制，直接返回原对象。

参数

• device (int) – 目的设备。

• non_blocking (bool) – 如果源位于 pinned 内存中且该参数为 True，复制操作将相对于主机异步进行。否则，此参数无效。

返回类型

tolist()[源代码]

返回一个包含该存储中所有元素的列表。

type(dtype=None, non_blocking=False)[源代码]

如果没有提供dtype，则返回类型；否则，将此对象转换为指定的类型。

如果已经是正确类型，就不会进行复制，直接返回原对象。

参数

• dtype (type 或 字符串) – 指定所需的类型

• non_blocking (bool) – 如果为 True，且源在 pinned 内存中而目标在 GPU 上或反之，则复制操作将异步执行。否则，此参数无效。

• **kwargs – 为了兼容性，可能包含async关键字来代替non_blocking参数。请注意，async已经弃用。

返回类型

Union[_StorageBase, TypedStorage, str]

未指定类型()[源代码]

返回内部的 torch.UntypedStorage。