torch.Storage

torch.Storage是存储类的别名，对应于 默认数据类型 （）。例如，如果 默认数据类型为 ，解析为 。torch.floattorch.Storage

和 类， like 、 等不是 实际上曾经实例化。调用它们的构造函数会创建 a 与适当的 和 。 类具有所有 相同的类方法。torch.<type>Storagetorch.cuda.<type>Storagetorch.<type>Storage

A 是 特定 .它可以被赋予 any ，并且内部数据将被适当地解释。 包含一个 将数据保存为无类型的字节数组。

每个跨纹都包含一个 ， 它存储了 views.

类 Torch 的 Torch 类TypedStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

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

返回类型：

T

data_ptr（）

property device （设备）

double（）

将此存储强制转换为 double 类型

dtype：dtype

element_size（）

fill_（value）

float（）

将此存储强制转换为 float 类型

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

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

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（）

返回类型：

int

half（）

将此存储强制转换为 half 类型

int（

将此存储转换为 int 类型

属性is_cuda

is_pinned（）

is_shared（

is_sparse = False

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_（大小）

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，这是无操作 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

返回类型：

联合[T， str]

untyped（

返回内部的

类 Torch 的 Torch 类UntypedStorage（*args， **kwargs）

bfloat16()

将此存储强制转换为 bfloat16 类型

布尔()

将此存储强制转换为 bool 类型

字节()

将此存储强制转换为 byte 类型

煳()

将此存储强制转换为 char 类型

克隆()

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

复制_()

中央处理器()

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：设备

双()

将此存储强制转换为 double 类型

element_size()

填补_()

浮()

将此存储强制转换为 float 类型

静态from_buffer()

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

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()

返回类型：

int

半()

将此存储强制转换为 half 类型

int()

将此存储转换为 int 类型

属性is_cuda

is_pinned()

is_shared()

is_sparse： bool = False

is_sparse_csr： bool = False

长()

将此存储强制转换为 long 类型

议员()

如果此存储尚未在 CPU 上，则返回该存储的 CPU 副本

n字节()

新增功能()

pin_memory()

将存储复制到固定内存（如果尚未固定）。

调整_()

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，这是无操作 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

短()

将此存储转换为 short 类型

大小()

返回类型：

int

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

无类型()

类 Torch 的 Torch 类DoubleStorage（*args， wrap_storage=无， dtype=无， device=None）

dtype： dtype = torch.float64

类 Torch 的 Torch 类FloatStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.float32

类 Torch 的 Torch 类HalfStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.float16

类 Torch 的 Torch 类LongStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.int64

类 Torch 的 Torch 类IntStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.int32

类 Torch 的 Torch 类ShortStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.int16

类 Torch 的 Torch 类CharStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.int8

类 Torch 的 Torch 类ByteStorage（*args， wrap_storage=无， dtype=无， device=None）

数据类型： dtype = torch.uint8

类 Torch 的 Torch 类BoolStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

数据类型： dtype = torch.bool

类 Torch 的 Torch 类BFloat16Storage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.bfloat16

类 Torch 的 Torch 类ComplexDoubleStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.complex128

类 Torch 的 Torch 类ComplexFloatStorage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.complex64

类 Torch 的 Torch 类QUInt8Storage（*args， wrap_storage=无， dtype=无， device=无）

dtype： dtype = torch.quint8

类 Torch 的 Torch 类QInt8Storage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.qint8

类 Torch 的 Torch 类QInt32Storage（*args， wrap_storage=无， dtype=无， device=无）

dtype： dtype = torch.qint32

类 Torch 的 Torch 类QUInt4x2Storage（*args， wrap_storage=None， dtype=None， device=None）

dtype： dtype = torch.quint4x2

类 Torch 的 Torch 类QUInt2x4Storage（*args， wrap_storage=无， dtype=无， device=无）

dtype： dtype = torch.quint2x4