torch.from_file

torch.from_file(filename, shared=None, size=0, *, dtype=None, layout=None, device=None, pin_memory=False)

建立一個由記憶體對映檔案支援儲存的 CPU 張量。

如果 shared 為 True，則在程序之間共享記憶體。所有更改都會寫入檔案。如果 shared 為 False，則對張量的更改不會影響檔案。

size 是張量中的元素數量。如果 shared 為 False，則檔案必須至少包含 size * sizeof(dtype) 位元組。如果 shared 為 True，則檔案會在需要時建立。

注意

只有 CPU 張量可以對映到檔案。

注意

目前，由記憶體對映檔案支援儲存的張量無法在鎖定記憶體中建立。

引數

• filename (str) – 要對映的檔名

• shared (bool) – 是否共享記憶體（即是將 MAP_SHARED 或 MAP_PRIVATE 傳遞到底層 mmap(2) 呼叫）

• size (int) – 張量中的元素數量

關鍵字引數

• dtype (torch.dtype, 可選) – 返回張量所需的資料型別。預設值：如果為 None，則使用全域性預設值（參見 torch.set_default_dtype()）。

• layout (torch.layout, 可選) – 返回張量所需的佈局。預設值：torch.strided。

• device (torch.device, 可選) – 返回張量所需的裝置。預設值：如果為 None，則使用預設張量型別的當前裝置（參見 torch.set_default_device()）。對於 CPU 張量型別，device 將是 CPU，對於 CUDA 張量型別，device 將是當前的 CUDA 裝置。

• pin_memory (bool, 可選) – 如果設定，返回的張量將分配到鎖定記憶體中。僅適用於 CPU 張量。預設值：False。

示例：

>>> t = torch.randn(2, 5, dtype=torch.float64)
>>> t.numpy().tofile('storage.pt')
>>> t_mapped = torch.from_file('storage.pt', shared=False, size=10, dtype=torch.float64)