torch.Storage

torch.Storage является псевдонимом класса хранилища, соответствующего по умолчанию типу данных (torch.get_default_dtype()). Например, если тип данных по умолчанию — torch.float, то torch.Storage соответствует torch.FloatStorage.

Классы torch.<type>Storage и torch.cuda.<type>Storage, как torch.FloatStorage, torch.IntStorage и т. д., фактически никогда не создаются. Вызов их конструкторов создаёт torch.TypedStorage с соответствующим torch.dtype и torch.device. Классы torch.<type>Storage имеют все те же методы класса, что и torch.TypedStorage.

torch.TypedStorage представляет собой непрерывный одномерный массив элементов определённого torch.dtype. Ему можно задать любой torch.dtype, и внутренние данные будут интерпретироваться соответствующим образом. torch.TypedStorage содержит torch.UntypedStorage, который хранит данные как нетипизированный массив байтов.

В каждом torch.Tensor со строкой содержится torch.TypedStorage, хранящий все данные, к которым обращается torch.Tensor.

class torch.TypedStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

bfloat16() [source]

Преобразует это хранилище к типу bfloat16

bool() [source]

Преобразует это хранилище к типу bool

byte() [source]

Преобразует это хранилище к типу byte

char() [source]

Преобразует это хранилище к типу char

clone() [source]

Возвращает копию этого хранилища

complex_double() [source]

Преобразует это хранилище к типу комплексного double

complex_float() [source]

Преобразует это хранилище к типу комплексного float

copy_(source, non_blocking=None) [source]

cpu() [source]

Возвращает копию хранилища на CPU, если оно не находится на CPU

cuda(device=None, non_blocking=False, **kwargs) [source]

Возвращает копию объекта в памяти CUDA.

Если объект уже находится в памяти CUDA и на правильном устройстве, то копия не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• device (int) – Идентификатор GPU назначения. По умолчанию — текущее устройство.
• non_blocking (bool) – Если True и источник находится в закрепленной памяти, то копия будет асинхронной относительно хоста. В противном случае аргумент не оказывает влияния.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking.

Тип возвращаемого значения

T

data_ptr() [source]

property device

double() [source]

Преобразует это хранилище к типу double

dtype: dtype

element_size() [source]

fill_(value) [source]

float() [source]

Преобразует это хранилище к типу float

classmethod from_buffer(*args, **kwargs) [source]

classmethod from_file(filename, shared=False, size=0) → Storage [source]

Если shared равно True, то память разделятся между всеми процессами. Все изменения записываются в файл. Если shared равно False, то изменения в хранилище не влияют на файл.

size — это количество элементов в хранилище. Если shared равно False, то файл должен содержать по крайней мере size * sizeof(Type) байт (Type — это тип хранилища). Если shared равно True, то файл будет создан при необходимости.

Параметры

• filename (str) – имя файла для отображения
• shared (bool) – разделять ли память
• size (int) – количество элементов в хранилище

get_device() [source]

Тип возвращаемого значения

int

half() [source]

Преобразует это хранилище к типу half

hpu(device=None, non_blocking=False, **kwargs) [source]

Возвращает копию объекта в памяти HPU.

Если объект уже находится в памяти HPU и на правильном устройстве, то копия не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• device (int) – Идентификатор HPU назначения. По умолчанию — текущее устройство.
• non_blocking (bool) – Если True и источник находится в закрепленной памяти, то копия будет асинхронной относительно хоста. В противном случае аргумент не оказывает влияния.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking.

Тип возвращаемого значения

T

int() [source]

Преобразует это хранилище к типу int

property is_cuda

property is_hpu

is_pinned(device='cuda') [source]

Определяет, закреплена ли память CPU TypedStorage на устройстве.

Параметры

device (str или torch.device) – Устройство для закрепления памяти. По умолчанию: 'cuda'

Возвращает

Булевое значение.

is_shared() [source]

is_sparse = False

long() [source]

Преобразует это хранилище к типу long

nbytes() [source]

pickle_storage_type() [source]

pin_memory(device='cuda') [source]

Копирует CPU TypedStorage в закреплённую память, если она ещё не закреплена.

Параметры

device (str или torch.device) – Устройство для закрепления памяти. По умолчанию: 'cuda'.

Возвращает

Закреплённое CPU хранилище.

resize_(size) [source]

share_memory_() [source]

Перемещает хранилище в общую память.

Это бесполезная операция для хранилищ, уже находящихся в общей памяти, и для хранилищ CUDA, которым не нужно перемещаться для совместного использования между процессами. Хранилища в общей памяти не могут быть изменены в размерах.

Возвращает: self

short() [source]

Преобразует это хранилище к типу short

size() [source]

tolist() [source]

Возвращает список, содержащий элементы этого хранилища

type(dtype=None, non_blocking=False) [source]

Возвращает тип, если dtype не указан, иначе преобразует этот объект в указанный тип.

Если это уже правильный тип, никакой копии не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• dtype (тип или строка) – Желаемый тип
• non_blocking (bool) – Если True, и источник находится в закреплённой памяти, а место назначения — на GPU или наоборот, копирование выполняется асинхронно по отношению к хосту. В противном случае аргумент не оказывает влияния.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking. Аргумент async устарел.

Тип возвращаемого значения

Union[T, str]

untyped() [source]

Возвращает внутреннее torch.UntypedStorage

class torch.UntypedStorage(*args, **kwargs) [source]

bfloat16()

Преобразование этого хранилища к типу bfloat16

bool()

Преобразование этого хранилища к типу bool

byte()

Преобразование этого хранилища к типу byte

byteswap(dtype)

Меняет порядок байтов в базовых данных

char()

Преобразование этого хранилища к типу char

clone()

Возвращает копию этого хранилища

complex_double()

Преобразование этого хранилища к типу комплексного двойного

complex_float()

Преобразование этого хранилища к типу комплексного плавающего

copy_()

cpu()

Возвращает копию этого хранилища на процессоре, если оно не находится уже на процессоре

cuda(device=None, non_blocking=False, **kwargs)

Возвращает копию этого объекта в памяти CUDA.

Если этот объект уже находится в памяти CUDA и на правильном устройстве, то копирование не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• device (int) – Идентификатор целевой видеокарты GPU. По умолчанию - текущее устройство.
• non_blocking (bool) – Если True и источник находится в памяти с фиксацией, копирование будет асинхронным по отношению к хосту. В противном случае, аргумент не имеет эффекта.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking.

data_ptr()

device: device

double()

Преобразование этого хранилища к типу double

element_size()

fill_()

float()

Преобразование этого хранилища к типу float

static from_buffer()

static from_file(filename, shared=False, size=0) → Storage

Если shared равно True, то память разделяется между всеми процессами. Все изменения записываются в файл. Если shared равно False, то изменения в хранилище не влияют на файл.

size - количество элементов в хранилище. Если shared равно False, то файл должен содержать как минимум size * sizeof(Type) байт (Type - тип хранилища). Если shared равно True, то файл будет создан при необходимости.

Параметры

• filename (str) – имя файла для отображения
• shared (bool) – разделять ли память
• size (int) – количество элементов в хранилище

get_device()

Возвращаемый тип

int

half()

Преобразование этого хранилища к типу half

hpu(device=None, non_blocking=False, **kwargs)

Возвращает копию этого объекта в памяти HPU.

Если этот объект уже находится в памяти HPU и на правильном устройстве, то копирование не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• device (int) – Идентификатор целевого устройства HPU. По умолчанию - текущее устройство.
• non_blocking (bool) – Если True и источник находится в памяти с фиксацией, копирование будет асинхронным по отношению к хосту. В противном случае, аргумент не имеет эффекта.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking.

int()

Преобразование этого хранилища к типу int

property is_cuda

property is_hpu

is_pinned(device='cuda')

Определение, является ли хранилище CPU уже закрепленным на устройстве.

Параметры

device (str или torch.device) – Устройство для закрепления памяти. По умолчанию: 'cuda'.

Возвращает

Логическое значение.

is_shared()

is_sparse: bool = False

is_sparse_csr: bool = False

long()

Преобразование этого хранилища к типу long

mps()

Возвращает копию этого хранилища на MPS, если оно не находится уже на MPS

nbytes()

new()

pin_memory(device='cuda')

Копирует хранилище CPU в закрепленную память, если оно еще не закреплено.

Параметры

device (str или torch.device) – Устройство для закрепления памяти. По умолчанию: 'cuda'.

Возвращает

Закрепленное хранилище CPU.

resize_()

share_memory_(*args, **kwargs) [source]

short()

Преобразование этого хранилища к типу short

size()

Возвращаемый тип

int

tolist()

Возвращает список, содержащий элементы этого хранилища

type(dtype=None, non_blocking=False, **kwargs)

Возвращает тип, если dtype не указан, иначе преобразует этот объект к указанному типу.

Если тип уже правильный, никакой копии не выполняется, и возвращается исходный объект.

Параметры

• dtype (тип или строка) – Желаемый тип
• non_blocking (bool) – Если True, и источник находится в закреплённой памяти, а целевое местоположение — на GPU, или наоборот, копия выполняется асинхронно относительно процессора. В противном случае аргумент не имеет эффекта.
• **kwargs – Для совместимости, может содержать ключ async вместо аргумента non_blocking. Аргумент async устарел.

untyped()

class torch.DoubleStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.float64 [source]

class torch.FloatStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.float32 [source]

class torch.HalfStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.float16 [source]

class torch.LongStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.int64 [source]

class torch.IntStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.int32 [source]

class torch.ShortStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.int16 [source]

class torch.CharStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.int8 [source]

class torch.ByteStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.uint8 [source]

class torch.BoolStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.bool [source]

class torch.BFloat16Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.bfloat16 [source]

class torch.ComplexDoubleStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.complex128 [source]

class torch.ComplexFloatStorage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.complex64 [source]

class torch.QUInt8Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.quint8 [source]

class torch.QInt8Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.qint8 [source]

class torch.QInt32Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.qint32 [source]

class torch.QUInt4x2Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.quint4x2 [source]

class torch.QUInt2x4Storage(*args, wrap_storage=None, dtype=None, device=None, _internal=False) [source]

dtype: dtype = torch.quint2x4 [source]