data_ = data_in.tensors[0].numpy()
时间: 2023-05-16 15:05:18 浏览: 65
这是一个关于 Python 中 numpy 库的使用的问题,data_in 是一个 PyTorch 的 Tensor 对象,通过 .tensors[0] 取出其中的第一个 Tensor,再通过 .numpy() 方法将其转换为 numpy 数组,赋值给 data_ 变量。
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def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list
这段代码实现了一个名为`all_gather`的函数,用于在分布式环境中收集任意可picklable的数据(不仅限于张量)。
函数接受一个`data`参数,表示要收集的数据。如果当前运行环境只有一个进程,则直接返回一个包含`data`的列表。
在分布式环境中,首先将数据序列化为一个字节流,并使用PyTorch的`ByteStorage`和`ByteTensor`将其转化为张量。然后,通过调用`dist.all_gather`函数,将每个进程的张量大小收集到一个`size_list`列表中。
接下来,计算`size_list`中的最大值,并为每个进程创建一个空张量,用于接收其它进程发送过来的数据。如果当前进程的张量大小不等于最大值,需要通过填充空白数据使其大小与最大值相同。
最后,使用循环遍历`size_list`和`tensor_list`,将每个进程发送过来的张量转换为字节流,并通过`pickle.loads`函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在`data_list`列表中,并将其作为函数的返回值。
总而言之,该函数实现了在分布式环境中收集任意可picklable的数据,并返回一个包含所有进程数据的列表。
将以下代码的输入张量的期望大小为改2import numpy as np import tensorflow as tf # 加载TFLite模型 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # 获取输入输出张量 input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # 输入数据 input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 模型推理 interpreter.invoke() # 获取输出结果 output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 打印输出结果 print(output_data)
将以下代码的输入张量的期望大小改为 (1, 3):
```
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 加载TFLite模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite')
interpreter.allocate_tensors()
# 获取输入输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 输入数据
input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32)
# 设置输入张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
# 模型推理
interpreter.invoke()
# 获取输出结果
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
# 打印输出结果
print(output_data)
```
在这个代码中,我们可以看到 `input_data` 的大小为 (1, 3),因为我们有一个输入张量,且该张量有三个元素。在 `interpreter.set_tensor` 中,我们将 `input_data` 设置为输入张量,该张量的大小为 (1, 3)。因此,我们需要将输入张量的期望大小改为 (1, 3)。