torch.Storage

一个torch._TypedStorage是 元素torch.dtype.它可以被赋予任何torch.dtype，内部数据将得到适当的解释。

每个 strangetorch.Tensor包含一个torch._TypedStorage, 它存储了torch.Tensor视图。

为了向后兼容，还有 classes （如torch.<type>Storagetorch.FloatStorage,torch.IntStorage等）。这些 类实际上并没有被实例化，并且调用它们的构造函数会创建 一个torch._TypedStorage替换为适当的torch.dtype. 类具有所有相同的类方法torch.<type>Storagetorch._TypedStorage有。

此外，为了向后兼容，还有 与默认数据类型对应的 Storage 类 (torch.Storagetorch.get_default_dtype()).例如，如果默认数据类型为 ，则解析为torch.floattorch.Storagetorch.FloatStorage.

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch._TypedStorage

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_(来源，non_blocking=无）

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()

财产 device

double()

将此存储强制转换为 double 类型

dtype： torch.dtype

element_size()

fill_(值）

float()

将此存储强制转换为 float 类型

类方法 （*args， dtype=None， device=None， **kwargs）from_buffer

类方法（文件名，shared=False，大小=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

财产 is_cuda

is_pinned()

is_shared()

is_sparse = 假

long()

将此存储强制转换为 long 类型

nbytes()

pickle_storage_type()

pin_memory()

将存储复制到固定内存（如果尚未固定）。

resize_(size）

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）

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， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.DoubleStorage

dtype： torch.dtype = torch.float64

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.FloatStorage

dtype： torch.dtype = torch.float32

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.HalfStorage

dtype： torch.dtype = torch.float16

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.LongStorage

dtype： torch.dtype = torch.int64

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.IntStorage

dtype： torch.dtype = torch.int32

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.ShortStorage

dtype： torch.dtype = torch.int16

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.CharStorage

dtype： torch.dtype = torch.int8

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.ByteStorage

dtype： torch.dtype = torch.uint8

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.BoolStorage

dtype： torch.dtype = torch.bool

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.BFloat16Storage

dtype： torch.dtype = torch.bfloat16

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.ComplexDoubleStorage

dtype： torch.dtype = torch.complex128

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.ComplexFloatStorage

dtype： torch.dtype = torch.complex64

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.QUInt8Storage

dtype： torch.dtype = torch.quint8

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.QInt8Storage

dtype： torch.dtype = torch.qint8

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.QInt32Storage

dtype： torch.dtype = torch.qint32

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.QUInt4x2Storage

dtype： torch.dtype = torch.quint4x2

class （*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）torch.QUInt2x4Storage

dtype： torch.dtype = torch.quint2x4