list to torch
Posted 雪靡
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了list to torch相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
list to torch
方法一:
直接转换
torch.tensor(pick, dtype=torch.long)
方法二:
numpy转换
pick = numpy.array(pick)
torch.from_numpy(pick).type(torch.LongTensor)
两种方法测试下来,在list长度过大的情况下,间接转换效率高;但在list长度少的情况下,使用直接转换效率高。
测试代码:
import random
import sys
import time
from datetime import datetime
import numpy
import torch
# 有gpu的情况下使用gpu
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
total_time = 0
"""
测试模式,0表示直接转换,1表示使用numpy转换
"""
test_mode = 1
loop_time = 100
list_size = 64000
if test_mode == 0:
for _ in range(loop_time):
pick = [random.randint(0, 10000) for _ in range(list_size)]
begin_time = time.perf_counter()
torch.tensor(pick, dtype=torch.long).to(device)
end_time = time.perf_counter()
total_time += end_time - begin_time
else:
for _ in range(loop_time):
pick = [random.randint(0, 10000) for _ in range(list_size)]
pick = numpy.array(pick)
begin_time = time.perf_counter()
torch.from_numpy(pick).type(torch.LongTensor).to(device)
end_time = time.perf_counter()
total_time += end_time - begin_time
print("%.5fms" % (total_time * 1000.0))
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以上是关于list to torch的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0; 7.93 GiB to