流

class torch.Stream(device, *, priority)

一个按顺序执行任务的异步队列，遵循先进先出 (FIFO) 顺序。它可以控制或同步其他流的执行，或者阻塞当前主机线程以确保正确的任务排序。

有关适用于所有设备的精确语义的详细描述，请参见 CUDA 语义。

参数

• device (torch.device, 可选) – 流所需的设备。如果没有给出，将使用当前 加速器 类型。

• priority (int, 可选) – 流的优先级，应为 0 或负数，其中负数表示更高的优先级。默认情况下，流的优先级为 0。

返回值

一个 torch.Stream 对象。

返回类型

流

示例

>>> s_cuda = torch.Stream(device='cuda')

query() → bool

检查是否已完成所有提交的工作。

返回值

一个布尔值，指示此流中的所有内核是否已完成。

返回类型

bool

示例

>>> s_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> s_cuda.query()
True

record_event(event) → Event

记录一个事件。将其排队到流中，以便从 FIFO 队列中的当前点进行进一步同步。

参数

event (torch.Event, 可选) – 要记录的事件。如果没有给出，将分配一个新的事件。

返回值

已记录的事件。

返回类型

Event

示例

>>> s_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> e_cuda = s_cuda.record_event()

synchronize() → None

等待此流中的所有内核完成。

示例

>>> s_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> s_cuda.synchronize()

wait_event(event) → None

使提交到流的所有未来工作等待一个事件。

参数

event (torch.Event) – 要等待的事件。

示例

>>> s1_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> s2_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> e_cuda = s1_cuda.record_event()
>>> s2_cuda.wait_event(e_cuda)

wait_stream(stream) → None

与另一个流同步。提交到此流的所有未来工作将等待直到已提交到给定流的所有内核完成。

参数

stream (torch.Stream) – 要同步的流。

示例

>>> s1_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> s2_cuda = torch.Stream(device='cuda')
>>> s2_cuda.wait_stream(s1_cuda)