2.0,3.0]# 将列表转换为NumPy数组my_array=np.array(my_list,dtype=np.float32)# 现在my_array是一个32位浮点数的NumPy数组print(my_array)```### 使用TensorFlow```pythonimporttensorflow as tf# 假设你有一个Python列表my_list=[1.0,2.0,3.0]# 将列表转
AI代码解释 defplay_AI():in_data=torch.tensor([2,168,30,1000,3],dtype=torch.float32)wqrf=WQRF(5,16,2)wqrf.load_state_dict(torch.load('WQRF_AI.pt'))result=wqrf(in_data)print(result.tolist())play_AI() 好,然后我们看看预测的结果: 答案出来了!25岁结婚!41岁暴富! 注意,这个模型因...
x_4bit, qstate = bf.quantize_fp4(torch.tensor(wave, dtype=torch.float32, device=device), blocksize=64) dq = bf.dequantize_fp4(x_4bit, qstate) plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 5) plt.title('FP8 Sine Wave') plt.plot(xvals, wave) plt.plot(xvals, dq.cpu().numpy()) pl...
dtype) t1=t1.to('cuda') print('gpu:', t1, t1.dtype) prints list: [565403.2435054779, 565403.2435059547] <class 'float'> cpu: tensor([565403.2435054779, 565403.2435059547], dtype=torch.float64) torch.float64 gpu: tensor([565403.2435054779, 565403.2435059547], device='cuda:0', dtype=torch....
["target"], dtype=torch.float32) #预测目标 for step in range(10000): predict, weight, bias = lm(data) # 获取模型当前的预测结果 loss = criterion(predict, target) # 获取当前预测结果的损失函数 if step and step%1000==0: print("\nweight:", weight.tolist(), "\nbias", bias.tolist(...
values =torch.tensor(values, dtype=torch.float) if len(values) >= period: moving_avg = values.unfold(dimension=0, size=period, step=1) \ .mean(dim=1).flatten(start_dim=0) moving_avg = torch.cat((torch.zeros(period - 1), moving_avg)) ...
1. 导入 PyTorch 库：`import torch` 这行代码导入了 PyTorch 库，这样我们就可以使用 PyTorch 提供的各种功能。2. 创建 float 类型的张量：`float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float32)` 创建了一个包含三个浮点数的张量，并且明确指定了数据类型为 `torch.float32`，也就是...
torch.set_default_dtype(d) d可以是torch.float32或者torch.float64,现在举几个例子解释下用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importtorch>>>torch.tensor([1.,2.,3]).dtype torch.float32>>>torch.set_default_dtype(torch.float64)>>>torch.tensor([1.,2.,3]).dtype tor...
把float64改成float32 x = np.array(feat,dtype = 'float32') 把array或tensor转成dataframe scibert_df = pd.DataFrame(data = feat2) npz文件 importnumpyasnp file_path="D:/tmp/raw/adj_full.npz"poem=np.load(file_path,allow_pickle=True) ...
x=torch.from_numpy(x) 二、tensor转numpy 直接上代码: importtorch x = torch.ones(5)# 创建张量x# tensor([1., 1., 1., 1., 1.])x_ = x.detach().numpy()# 转换# array([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32) 也可以使用 ...