pytorch torch.Stroage();torch.cuda()

偏执的太偏执、 2021-10-25 13:20 410阅读 0赞

转自：[https://ptorch.com/news/52.html][https_ptorch.com_news_52.html]

`torch.Storage`是单个数据类型的连续的一维数组，每个`torch.Tensor`都具有相同数据类型的相应存储。他是`torch.tensor`底层数据结构,他除了像`Tensor`一样定义数值，还可以直接把文件映射到内存中进行操作，如果你使用的是pytorch神经网络，你不需要直接使用它们。中文文档地址：[https://www.ptorch.com/docs/1/Storage][https_www.ptorch.com_docs_1_Storage]

注意：**任何比一维数组更复杂的都需要用到张量。**

`torch.Storage`主要有以下几种类型：

torch.FloatStorage([1,2,3,4,5])
    torch.ByteStorage([1,2,3,4,5])
    torch.ShortStorage([1,2,3,4,5])
    torch.IntStorage([1,2,3,4,5])
    torch.LongStorage([1,2,3,4,5])
    torch.FloatStorage([1,2,3,4,5])
    torch.DoubleStorage([1,2,3,4,5])
    torch.ShortStorage([1,2,3,4,5])

### 一、构造函数 ###

*  你可以使用`torch.FloatStorage()`构造一个空的Storage，构造函数的数值是随机初始化的。
 *  我们可以使用2种方法来构造`torch.FloatStorage()`并把它存入内存中

# 通过数组
    torch.FloatStorage([1,2,3,4,5])
    # 随机生成一个Storage
    torch.FloatStorage(5)

### 二、`torch.Storage`的操作以及类型的转变 ###

*  `torch.Storage`包含多种操作例如：`size()`返回此存储转的大小,`tolist()`返回一个包含此存储中元素的列表等等，具体参考文档[torch.Storage][https_www.ptorch.com_docs_1_Storage]
 *  `torch.FloatStorage()`类型之间的转换,其实文档里有介绍，我这里给个例子：

a = torch.FloatTensor([1,2,3,4])
    print a.char()
    print a.long()

### 三、`torch.Storage`与`torch.Tensor`之间的转化 ###

将Tensor转换为Storage非常简单，只需要`storage()`函数即可

import torch
    
    a = torch.FloatTensor([1,2,3,4])
    print a.storage()

它没有其他高级的用法，它是张量的一层。它可以共享多个张量的相同存储。或者更有效地处理一些操作。

torch.cuda()

转自：[https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package\_references/torch-cuda/][https_pytorch-cn.readthedocs.io_zh_latest_package_references_torch-cuda]

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[https_ptorch.com_news_52.html]: https://ptorch.com/news/52.html
[https_www.ptorch.com_docs_1_Storage]: https://www.ptorch.com/docs/1/Storage
[https_pytorch-cn.readthedocs.io_zh_latest_package_references_torch-cuda]: https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-cuda/