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
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。
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...
# float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensor X = torch.tensor([1], dtype=torch.bool) print(X) print(int(X)) print(float(X)) """ tensor([True]) 1 1.0 """ 3. Tensor to numpy和numpy to tensor tensor to numpy: 转换后的tensor与numpy指向同一地址,对一方的值改变另一方也随之改...
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) ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # 创建一个张量 x=torch.arange(12)# 使用view()改变形状 ...
在第一章中,我们将首次接触 PyTorch,了解它是什么,解决了什么问题,以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行,让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。第三章会更加严肃,教授 PyTorch 程序中使用的基本数据结构:张量。第四章将带领我们再次进行一次旅行,这次是跨越不同领域的数据如何表示...
(16bit floating piont2)torch.ByteTensor(8bit integer(unsigned)torch.CharTensor(8bit integer(signed))torch.ShortTensor(16bit integer(signed))torch.IntTensor(32bit integer(signed))torch.LongTensor(64bit integer(signed))torch.BoolTensor(Boolean)# 默认Tensor是32bit floating point,这就是32位浮点型...
def __init__(self, in_features: int, out_features: int,n_heads: int, concat: bool = False, dropout: float = 0.4,leaky_relu_slope: float = 0.2):super(GraphAttentionLayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads # Number of atte...
实现新后端的序列化和反序列化函数,函数签名为void(const at::Tensor&, std::unordered_map<std::string, bool>&)。 调用TensorBackendMetaRegistry宏完成动态注册。 struct CustomBackendMetadata : public c10::BackendMeta { // Implementation of backend metadatainnew backend ...