原型:type_as(tensor)按给定的tensor确定转换的数据类型–如果类型相同则不做改变–否则改为传入的tensor类型–并返回类型改变的tensor数据。 data = torch.ones(2, 2) data_float = torch.randn(2, 2) # 这里的数据类型为torch.float64 print(data.dtype) #result: torch.int64 # 可能在操作过程中指定其他...
在Pytorch中，tensor类型转换功能由两个主要方法实现：type()和type_as()。type()方法用于直接指定tensor的数据类型，而type_as()则更为智能，它会根据给定的tensor动态调整数据类型。type_as()函数的基本用法是type_as(tensor)，它的工作原理是检查输入的tensor的当前类型，如果与目标类型一致，它会保持...
type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象。 用法如下: self= torch.LongTensor(3,5)# 转换为其他类型printself.type(torch.FloatTensor) 三、使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。 如果张量已...
t1=torch.LongTensor(3,5)print(t1.type())# 转换为其他类型 t2=t1.type(torch.FloatTensor)print(t2.type())torch.LongTensor torch.FloatTensor 使用type_as()函数 这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张...
使用torch.type()函数; 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。 使用独立函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch tensor = torch.randn(3, 5) print(tensor) # torch.long() 将tensor投射为long类型 long_tensor = tensor.long() print(long_tensor) # torch.half...
type_as(b) tensor([[ 0.1975, -0.3009], [ 1.7323, -0.4336]], dtype=torch.float64) 注意这里提到默认类型为float32,但是在使用from_numpy()函数时创建的tensor将会和原本的ndarray的类型保持一致,这个问题将在下一节具体讨论。 值得一提的是type_as()函数非常方便,在实际建立模型的过程中经常需要保持tensor...
t= t.type(torch.FloatTensor) 3.变量调用pytorch中的type_as函数 如果张量已经是正确的类型,则不会执行操作。具体操作方法如下: t = torch.Tensor(3,5) tensor= torch.IntTensor(2, 3) t= t.type_as(tensor) ——— 版权声明:本文为CSDN博主「啧啧啧biubiu」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转...
r2l_trg: """ trg_mask是填充掩码和序列掩码,&前是填充掩码,&后是通过subsequent_mask函数得到的序列掩码 其中type_as,是为了让序列掩码和填充掩码的维度一致 """ trg_mask = (trg != pad_idx).unsqueeze(1) & sequence_mask(trg.size(1)).type_as(src_image_mask.data) #...
2、torch.as_tensor() torch.as_tensor(data,dtype=None,device=None) 将指定的数据转化成torch.tensor data:待转化的数据 dtype:返回张量的数据类型 device:返回的张量加载到CPU还是GPU 示例: >>>x=np.array([1,2,3])>>>torch.as_tensor(x)tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) ...
(self.split) + ')' if __name__ == '__main__': from dataloaders.utils import decode_segmap from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import argparse parser = argparse.ArgumentParser() args = parser.parse_args() args.base_size = 513 args.crop_size = 513 ...