torch.Storage

A 是单个 数据类型。torch.Storage

每torch.Tensor具有相同数据类型的相应存储。

class （*args， **kwargs）torch.DoubleStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.FloatStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.HalfStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

静态的 from_file()

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.LongStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.IntStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.ShortStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.CharStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.ByteStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.BoolStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.BFloat16Storage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.ComplexDoubleStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.ComplexFloatStorage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

static （文件名， shared=False， size=0） → 存储from_file

如果 shared 为 True，则内存在所有进程之间共享。 所有更改都将写入文件。如果 shared 为 False，则对 存储不会影响文件。

size 是存储中的元素数。如果 shared 为 False，则 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，则文件将为 如果需要，请创建。

参数

• filename （str） – 要映射的文件名

• shared （bool） – 是否共享内存

• size （int） – 存储空间中的元素数量

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.QUInt8Storage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

静态的 from_file()

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.QInt8Storage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

静态的 from_file()

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.QInt32Storage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

静态的 from_file()

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync

class （*args， **kwargs）torch.QUInt4x2Storage

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

bool()

将此存储强制转换为 bool 类型

byte()

将此存储强制转换为 byte 类型

char()

将此存储强制转换为 char 类型

clone()

返回此存储的副本

complex_double()

将此存储转换为复杂的 double 类型

complex_float()

将此存储强制转换为复杂的 float 类型

copy_()

cpu()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

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

返回 CUDA 内存中此对象的副本。

如果此对象已在 CUDA 内存中并且位于正确的设备上，则 不执行复制，返回原始对象。

参数

• device （int） – 目标 GPU ID。默认为当前设备。

• non_blocking （bool） – 如果源位于固定内存中， 复制将相对于主机异步。否则 该参数无效。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。asyncnon_blocking

data_ptr()

device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype

element_size()

fill_()

float()

将此存储强制转换为 float 类型

静态的 from_buffer()

静态的 from_file()

get_device()

half()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

is_cuda： bool = 假

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = 假

long()

将此存储强制转换为 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_()

将存储移动到共享内存。

对于共享内存中已有的存储和 CUDA，这是无作 存储，无需移动即可跨进程共享。 共享内存中的存储无法调整大小。

返回： self

short()

将此存储转换为 short 类型

size()

tolist()

返回包含此存储的元素的列表

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

如果未提供 dtype，则返回类型，否则将此对象强制转换为 指定的类型。

如果此类型已正确，则不会执行复制，并且 返回 original 对象。

参数

• dtype （type or string） – 所需的类型

• non_blocking （bool） – 如果 ，并且源位于固定内存中 并且 destination 在 GPU 上，反之亦然，则执行复制 异步。否则，参数 没有效果。True

• **kwargs – 为了兼容性，可以包含 key 来代替 参数。arg 已弃用。asyncnon_blockingasync