python - 是否可以使用 pyTorch 创建一个 FIFO 队列？

Question

我需要在 pyTorch 中创建一个固定长度的 Tensor，它就像一个 FIFO 队列。

我有这个功能可以做到:

def push_to_tensor(tensor, x):
    tensor[:-1] = tensor[1:]
    tensor[-1] = x
    return tensor

例如，我有:

tensor = Tensor([1,2,3,4])

>> tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.])

然后使用该函数将给出:

push_to_tensor(tensor, 5)

>> tensor([ 2.,  3.,  4.,  5.])

但是，我想知道:

• pyTorch 是否有执行此操作的 native 方法？
• 如果没有，是否有更聪明的方法？

Answer 1

我实现了另一个 FIFO 队列:

def push_to_tensor_alternative(tensor, x):
    return torch.cat((tensor[1:], Tensor([x])))

功能是一样的，但后来我检查了它们在速度方面的表现:

# Small Tensor
tensor = Tensor([1,2,3,4])

%timeit push_to_tensor(tensor, 5)
>> 30.9 µs ± 1.26 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit push_to_tensor_alternative(tensor, 5)
>> 22.1 µs ± 2.25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

# Larger Tensor
tensor = torch.arange(10000)

%timeit push_to_tensor(tensor, 5)
>> 57.7 µs ± 4.88 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit push_to_tensor_alternative(tensor, 5)
>> 28.9 µs ± 570 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

似乎使用 torch.cat 的 push_to_tensor_alternative(而不是将所有项目向左移动)速度更快。