torch.utils.dlpack ¶
译者：片刻小哥哥
torch.utils.dlpack.from_dlpack(ext_tensor)→ Tensor [source]¶
将外部库中的tensor转换为torch.Tensor。
返回的 PyTorch tensor将与输入tensor(可能来自另一个库)共享内存。请注意，就地操作也会影响输入tensor的数据。这可能会导致意外的问题(例如，其他库可能具有只读标志或不可变的数据结构)，因此用户只有在确定这样做没问题时才应该这样做。
Parameters
- ext_tensor (具有
__dlpack__属性的对象，或 DLPack 胶囊) – 要转换的tensor或 DLPack 胶囊。
如果 ext_tensor 是一个tensor(或 ndarray)对象，它必须支持 __dlpack__ 协议(即有一个 ext_tensor.__dlpack__ 方法) 。否则，ext_tensor可能是一个 DLPack 胶囊，它是一个不透明的PyCapsule实例，通常由to_dlpack函数或方法生成。
Return type
例子：
>>> import torch.utils.dlpack
>>> t = torch.arange(4)
# Convert a tensor directly (supported in PyTorch >= 1.10)
>>> t2 = torch.from_dlpack(t)
>>> t2[:2] = -1 # show that memory is shared
>>> t2
tensor([-1, -1, 2, 3])
>>> t
tensor([-1, -1, 2, 3])
# The old-style DLPack usage, with an intermediate capsule object
>>> capsule = torch.utils.dlpack.to_dlpack(t)
>>> capsule
<capsule object "dltensor" at ...>
>>> t3 = torch.from_dlpack(capsule)
>>> t3
tensor([-1, -1, 2, 3])
>>> t3[0] = -9 # now we're sharing memory between 3 tensors
>>> t3
tensor([-9, -1, 2, 3])
>>> t2
tensor([-9, -1, 2, 3])
>>> t
tensor([-9, -1, 2, 3])
torch.utils.dlpack.to_dlpack(tensor)→ PyCapsule ¶
返回表示tensor的不透明对象(DLPack 胶囊)。
笔记
to_dlpack 是一个传统的 DLPack 接口。 它返回的胶囊除了用作 from_dlpack 的输入之外不能用于 Python 中的任何其他用途。 DLPack 更惯用的用法是直接在张量对象上调用 from_dlpack - 当该对象具有 __dlpack__ 方法时，这才起作用，PyTorch 和大多数其他库现在确实拥有该方法。
警告
每个使用to_dlpack生成的胶囊仅调用一次from_dlpack。多次消耗胶囊时的行为是未定义的。
Parameters
- tensor – 要导出的tensor
DLPack 胶囊共享tensor的内存。
