事件

class torch.cuda.Event(enable_timing=False, blocking=False, interprocess=False)

CUDA 事件的封装。

CUDA 事件是同步标记，可用于监视设备进度、准确测量时间以及同步 CUDA 流。

底层的 CUDA 事件在首次记录或导出到另一个进程时会被延迟初始化。创建后，只有同一设备上的流可以记录事件。但是，任何设备上的流都可以等待事件。

参数

• enable_timing (bool, optional) – 指示事件是否应测量时间（默认值：False）

• blocking (bool, optional) – 如果为 True，wait() 将是阻塞的（默认值：False）

• interprocess (bool) – 如果为 True，则事件可以在进程之间共享（默认值：False）

elapsed_time(end_event)

返回经过的时间。

报告的时间为事件被记录之后和 end_event 被记录之前经过的毫秒数。

classmethod from_ipc_handle(device, handle)

在给定设备上从 IPC 句柄重建事件。

ipc_handle()

返回此事件的 IPC 句柄。

如果尚未记录，则事件将使用当前设备。

query()

检查事件当前捕获的所有工作是否已完成。

返回

一个布尔值，指示事件当前捕获的所有工作是否已完成。

record(stream=None)

在给定流中记录事件。

如果未指定流，则使用 torch.cuda.current_stream()。流的设备必须与事件的设备匹配。

synchronize()

等待事件完成。

等待此事件中当前捕获的所有工作完成。这会阻止 CPU 线程在事件完成之前继续进行。

注意

这是 cudaEventSynchronize() 的封装：有关更多信息，请参阅 CUDA 事件文档。

wait(stream=None)

使提交到给定流的所有未来工作等待此事件。

如果未指定流，则使用 torch.cuda.current_stream()。

注意

这是 cudaStreamWaitEvent() 的封装：有关更多信息，请参阅 CUDA 事件文档。