torch.from_dlpack¶
- torch.from_dlpack(ext_tensor) Tensor [源代码]¶
将外部库中的张量转换为
torch.Tensor
。返回的 PyTorch 张量将与输入张量共享内存(该张量可能来自另一个库)。请注意,因此就地操作也会影响输入张量的数据。这可能导致意外问题(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能执行此操作。
- 参数
ext_tensor (具有
__dlpack__
属性的对象或 DLPack 胶囊) –要转换的张量或 DLPack 胶囊。
如果
ext_tensor
是一个张量(或 ndarray)对象,则它必须支持__dlpack__
协议(即,具有ext_tensor.__dlpack__
方法)。否则,ext_tensor
可以是 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。- 返回类型
示例
>>> 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])