mindspore.hal.contiguous_tensors_handle.combine_tensor_list_contiguous
- mindspore.hal.contiguous_tensors_handle.combine_tensor_list_contiguous(tensor_list, enable_mem_align=True)[源代码]
返回一个连续内存管理器,在该内存管理器中,申请了连续内存,并提供切片功能。
- 参数:
tensor_list (list[Tensor],Tuple[Tensor]) - 需要申请连续内存的Tensor列表。
enable_mem_align (bool,可选) - 是否启用内存对齐功能。暂不支持False。默认值:
True
。
- 返回:
ContiguousTensorsHandle,一个连续内存管理器。
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore as ms >>> from mindspore import Tensor >>> from mindspore.hal.contiguous_tensors_handle import combine_tensor_list_contiguous >>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3]).astype(np.float32)) >>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]).astype(np.float32)) >>> handle = combine_tensor_list_contiguous([x, y], True) >>> print(handle[0].shape) [1] >>> print(handle[1: 3].asnumpy()) [2, 3] >>> print(output.slice_by_tensor_index(0, 1).asnumpy()) [1, 2, 3]