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infinicore.tensor 模块

Tensor 类及核心构造函数定义在 InfiniCore/python/infinicore/tensor.py，负责在 Python 端封装底层 _infinicore.Tensor 指针并提供常用操作。

Tensor 类

主要属性

  • shape（tuple[int, ...]）/ ndim / size(dim)：获取张量维度信息。
  • stride(dim=None)：返回步长数组或指定维度的步长。
  • dtype：对应的标量类型（参见 dtype 文档）。
  • device：张量所在设备（参见 device 文档）。
  • numel()：元素总数。
  • is_contiguous()：判断是否连续存储。

常用方法

  • copy_(src)：将 src 的数据拷贝到当前张量。
  • to(*args, **kwargs)：执行跨设备/数据类型转换，返回新 Tensor。
  • as_strided(size, stride)：创建共享存储的视图。
  • contiguous()：返回连续副本。
  • permute(dims)：重新排列维度。
  • view(shape)：改变张量形状（需满足可视条件）。
  • debug(filename=None)：打印张量信息或将原始数据写入文件。

构造函数

全部为 Tensor 类的顶层函数，默认要求显式传入 dtype 与 device：

from infinicore import (
    empty, strided_empty, zeros, ones,
    from_blob, strided_from_blob, empty_like,
)

说明

  • empty(shape, *, dtype, device, pin_memory=False)：按给定形状分配未初始化存储。
  • strided_empty(shape, strides, *, dtype, device, pin_memory=False)：按指定步长分配存储。
  • zeros / ones：与 empty 类似，但在 Python 层暂时未初始化填充值。
  • from_blob(data_ptr, shape, *, dtype, device)：将外部内存包装为 Tensor，不接管内存所有权。
  • strided_from_blob：同上但可显式指定步长。
  • empty_like(input, *, dtype=None, device=None)：按照 input 的形状/步长创建新张量，可覆盖 dtype 或 device。

示例

import infinicore as ic

device = ic.device("cuda:0")
a = ic.empty((4, 8), dtype=ic.float16, device=device)
b = ic.ones((4, 8), dtype=ic.float16, device=device)

a.copy_(b)
c = a.permute([1, 0]).contiguous()

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