torch.xpu

此套件引入了對 XPU 後端的支援，專為 Intel GPU 優化而量身打造。

此套件會延遲初始化，因此您始終可以匯入它，並使用 is_available() 來判斷您的系統是否支援 XPU。

StreamContext	選擇指定串流的上下文管理器。
current_device	傳回目前選取裝置的索引。
current_stream	傳回指定裝置目前選取的 Stream。
device	變更選取裝置的上下文管理器。
device_count	傳回可用的 XPU 裝置數量。
device_of	將目前裝置變更為指定物件的裝置的上下文管理器。
empty_cache	釋放快取配置器目前持有的所有未佔用快取記憶體，以便在其他 XPU 應用程式中使用。
get_device_capability	取得裝置的 xpu 功能。
get_device_name	取得裝置的名稱。
get_device_properties	取得裝置的屬性。
init	初始化 PyTorch 的 XPU 狀態。
is_available	傳回一個布林值，表示 XPU 目前是否可用。
is_initialized	傳回 PyTorch 的 XPU 狀態是否已初始化。
set_device	設定目前裝置。
set_stream	設定目前串流。這是用於設定串流的包裝函式 API。
stream	包裝在選擇指定串流的上下文管理器 StreamContext 周圍。
synchronize	等待 XPU 裝置上所有串流中的所有核心完成。

亂數產生器

get_rng_state	以 ByteTensor 的形式傳回指定 GPU 的亂數產生器狀態。
get_rng_state_all	傳回一個 ByteTensor 清單，表示所有裝置的亂數狀態。
initial_seed	傳回目前 GPU 的目前亂數種子。
manual_seed	設定用於為目前 GPU 產生亂數的種子。
manual_seed_all	設定用於在所有 GPU 上產生亂數的種子。
seed	將用於產生亂數的種子設定為目前 GPU 的亂數。
seed_all	將用於產生亂數的種子設定為所有 GPU 上的亂數。
set_rng_state	設定指定 GPU 的亂數產生器狀態。
set_rng_state_all	設定所有裝置的亂數產生器狀態。

串流和事件

Event	XPU 事件的包裝函式。
Stream	XPU 串流的包裝函式。