torch.utils.dlpack
-
torch.utils.dlpack.from_dlpack(ext_tensor) → Tensor[source] -
Преобразует тензор из внешней библиотеки в
torch.Tensor.Возвращаемый тензор PyTorch будет совместно использовать память с входным тензором (который мог поступить из другой библиотеки). Обратите внимание, что операции на месте также повлияют на данные входного тензора. Это может привести к неожиданным проблемам (например, у других библиотек могут быть флаги только для чтения или неизменяемые структуры данных), поэтому пользователь должен делать это только в том случае, если он точно знает, что это безопасно.
- Параметры:
-
ext_tensor (объект с атрибутом
__dlpack__, или DLPack капсула) –Тензор или DLPack капсула для преобразования.
Если
ext_tensorявляется объектом тензора (или ndarray), он должен поддерживать протокол__dlpack__(т.е., иметь методext_tensor.__dlpack__). В противном случаеext_tensorможет быть DLPack капсулой, которая является неявным объектомPyCapsule, обычно создаваемым функцией или методомto_dlpack. - Тип возвращаемого значения:
Примеры:
>>> import torch.utils.dlpack >>> t = torch.arange(4) # Convert a tensor directly (supported in PyTorch >= 1.10) >>> t2 = torch.from_dlpack(t) >>> t2[:2] = -1 # show that memory is shared >>> t2 tensor([-1, -1, 2, 3]) >>> t tensor([-1, -1, 2, 3]) # The old-style DLPack usage, with an intermediate capsule object >>> capsule = torch.utils.dlpack.to_dlpack(t) >>> capsule <capsule object "dltensor" at ...> >>> t3 = torch.from_dlpack(capsule) >>> t3 tensor([-1, -1, 2, 3]) >>> t3[0] = -9 # now we're sharing memory between 3 tensors >>> t3 tensor([-9, -1, 2, 3]) >>> t2 tensor([-9, -1, 2, 3]) >>> t tensor([-9, -1, 2, 3])
-
torch.utils.dlpack.to_dlpack(tensor) → PyCapsule -
Возвращает неявный объект (капсулу DLPack), представляющий тензор.
Примечание
to_dlpack— это устаревший интерфейс DLPack. Капсула, которую он возвращает, не может быть использована для каких-либо задач в Python, кроме как в качестве входного параметра дляfrom_dlpack. Более правильное использование DLPack — вызовfrom_dlpackнапрямую для объекта тензора. Это работает, когда у этого объекта есть метод__dlpack__, которым обладают PyTorch и большинство других библиотек.Предупреждение
Вызывайте
from_dlpackтолько один раз для каждой капсулы, созданной с помощьюto_dlpack. Поведение, когда капсула используется несколько раз, не определено.- Параметры:
-
tensor – экспортируемый тензор
DLPack капсула совместно использует память тензора.
© 2024, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://pytorch.org/docs/1.13/dlpack.html