HaisHa1的博客

PyTorch报错insufficient shared memory (shm)

PyTorch中的tensor，一般翻译为张量。张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。张量类似于 NumPy 的 ndarray，但是，张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，如果在CPU上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制数据：import torchimport numpy as np#! convert tensor to numpy arrayt =

PyTorch之in-place运算