importtorch# 创建一个布尔张量bool_tensor=torch.tensor([True,False,True,False,True])# 将布尔张量转换为整型张量int_tensor=bool_tensor.int()print("布尔张量:",bool_tensor)print("整型张量:",int_tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出结果 布尔张量: tensor([ True, False, True...
在PyTorch中,我们可以使用torch.int()函数将bool类型的变量转换为int类型的变量。下面是一个示例代码: importtorch bool_var=torch.tensor(True)int_var=bool_var.int() 1. 2. 3. 4. 在上述代码中,我们将bool_var使用int()函数转换为int类型的变量int_var。 完整代码 下面是将bool类型的变量转换为int类型的...
如果上述代码没有抛出AssertionError,则说明转换结果是正确的。 综上所述,使用.int()方法或.to(torch.int)方法都可以成功地将PyTorch中的bool类型张量转换为int类型张量,并且转换后的值符合预期。
2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensorX=torch.tensor([1],dtype=torch.bool)print(X)print(int(X))print(float(X))"""tensor([True])11.0""" 3. Tensor to numpy和numpy to tensor tensor to numpy: 转换后的tensor与numpy指向同一地址,对一方的值改...
参数: input(Tensor) -- 包含概率的张量 num_samples(int) -- 抽取的样本数 replacement(bool) -- 布尔值,决定是否能重复抽取 out(Tensor) -- 结果张量 weights = torch.Tensor([0, 10, 3, 0]) weights torch.multinomial(weights, 4, replacement=True) ...
tensor 的数据类型,常见的数据类型有 torch.bool torch.int8 torch.uint8 torch.int16 torch.int32 torch.int64 torch.half torch.float torch.double torch.bfloat 代码语言:javascript 复制 # 可以在创建时通过dtype参数指定数据类型 a = torch.ones((2, 3), dtype=torch.int16) print(a) b = torch.ran...
size (tuple or int):期望的新形状。可以是整数或表示维度的元组。元组中的一个元素可以是 -1,表示由其他维度推断。 示例 代码语言:javascript 复制 importtorch # 创建一个张量 x=torch.arange(12)# 使用view()改变形状 y=x.view(3,4)print(x)# Output:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])...
DT_INT8 = 6; DT_STRING = 7; DT_COMPLEX64 = 8; // Single-precision complex DT_INT64 = 9; DT_BOOL = 10; DT_QINT8 = 11; // Quantized int8 DT_QUINT8 = 12; // Quantized uint8 DT_QINT32 = 13; // Quantized int32 DT_BFLOAT16 = 14; // Float32 truncated to 16 bits. ...
num_classes_per_task(int):每个任务的类数,对应于“ N向”分类中的“ N”。 meta_train:bool(`False`):使用数据集的元火车拆分。如果设置为True,则必须将参数meta_val和meta_test设置为False。这三个参数中的一个必须正确设置为“ True”。 meta_val:bool(`False`):使用数据集的元验证拆分。如果设置为Tr...
(bool, optional): 布尔值True或者是False ,表示每一个epoch之后是否对样本进行随机打乱,默认是False---sampler (Sampler, optional): 接受一个采集器对象,并且使用该策略进行提取样本,如果指定这个参数,那么shuffle必须为Falsebatch_sampler (Sampler, optional): 与sampler类似,但是一次只返回一个batch的indices(索引...