if isinstance(samples_s, (list, torch.Tensor)): samples_s = nested_tensor_from_tensor_list(samples_s)
时间: 2024-06-04 09:07:20 浏览: 19
这段代码的作用是将输入的`samples_s`转换为`NestedTensor`类型的对象。
首先判断`samples_s`是否为列表或`torch.Tensor`类型,如果是,则调用`nested_tensor_from_tensor_list`函数将其转换为`NestedTensor`类型的对象。`NestedTensor`是PyTorch中一个相对较新的概念,它是一种可以包含多个tensor的对象,支持类似于普通tensor的操作,同时还支持一些额外的操作,例如不同形状tensor的自动对齐等。
在使用`NestedTensor`时,需要注意其内部tensor的形状必须符合规定,否则会出现错误。
相关问题
代码: if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型
抱歉,可能是我表述不清楚了。autocast() 函数的确没有 dtype 这个关键字参数,我想表达的是在使用 autocast() 函数时,可以通过设置默认的数据类型来控制数据类型的转换。具体地,可以使用 torch.set_default_dtype() 函数来设置默认的数据类型。示例代码如下:
```python
import torch
# 设置默认的数据类型为半精度浮点数
torch.set_default_dtype(torch.float16)
# 使用 autocast() 函数进行计算
with torch.cuda.amp.autocast():
x = torch.randn(3, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = x + y
# 将结果转换为单精度浮点数
z = z.float()
```
在上面的代码中,我们通过 torch.set_default_dtype() 函数将默认的数据类型设置为半精度浮点数。然后,在使用 autocast() 函数进行计算时,所有的计算都会自动转换为半精度浮点数。最后,我们可以将结果转换为单精度浮点数。这样做的好处是可以在保证计算精度的同时,减少计算所需的存储空间和计算时间。
if isinstance(v, torch.Tensor):
这段代码使用了`isinstance`函数来检查变量`v`是否为`torch.Tensor`类型的实例。
`isinstance(v, torch.Tensor)`的作用是判断`v`是否是`torch.Tensor`类或其子类的实例。如果是,返回`True`;否则返回`False`。
在这个条件语句中,如果`v`是`torch.Tensor`类型的实例,那么条件成立,代码块中的逻辑将会被执行。
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