torch::Tensor

可以用来做什么？

作为一个 AI 语言模型，我可以告诉你，torch::Tensor 是一个多维数组，可以用于高效地进行数值计算和深度学习模型的构建和训练。它支持各种数学运算和操作，如加、减、乘、除、矩阵乘法、卷积等，同时也支持 GPU 加速，能够大大提高计算速度。

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#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是一个使用C++编写的PyTorch扩展，实现了一个自定义的加法操作，包括前向传播和反向传播。

其中，`torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2)` 函数定义了加法操作的前向传播，接受两个输入张量，并返回它们的和。

`std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output)` 函数定义了加法操作的反向传播，接受一个梯度张量，并返回一个长度为2的张量数组，其中每个张量都是输入张量的梯度。

在 `PYBIND11_MODULE` 中，使用 `m.def` 函数将前向传播和反向传播函数注册到PyTorch扩展中，这样就可以在Python中使用这个自定义操作。其中，`TORCH_EXTENSION_NAME` 是一个宏，它会自动展开为当前扩展的名称。

torch::Tensor 转为 caffe2::Tensor

可以使用以下代码将 torch::Tensor 转换为 caffe2::Tensor：

#include <caffe2/core/tensor.h>
#include <torch/script.h>

caffe2::Tensor convert_torch_to_caffe2(const torch::Tensor& input_tensor) {
  // 获取张量的形状和数据类型
  auto shape = input_tensor.sizes();
  caffe2::TypeMeta data_type;
  if (input_tensor.dtype() == torch::kFloat) {
    data_type = caffe2::TypeMeta::Make<float>();
  } else if (input_tensor.dtype() == torch::kInt) {
    data_type = caffe2::TypeMeta::Make<int>();
  } else {
    throw std::runtime_error("Unsupported data type");
  }

  // 创建 caffe2::Tensor
  caffe2::Tensor output_tensor(data_type, caffe2::DeviceType::CPU);
  output_tensor.Resize(shape);

  // 将数据从 torch::Tensor 复制到 caffe2::Tensor
  if (input_tensor.is_contiguous()) {
    std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor.data_ptr(), input_tensor.nbytes());
  } else {
    auto input_tensor_contiguous = input_tensor.contiguous();
    std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor_contiguous.data_ptr(), input_tensor_contiguous.nbytes());
  }

  return output_tensor;
}

这个函数将 `torch::Tensor` 转换为 `caffe2::Tensor` 并返回。注意，这个函数只支持 `float` 和 `int` 数据类型。如果需要支持其他数据类型，需要相应地修改代码。