template<template<typename>classnormal_kernel,typenameRNG>Tensor&normal_impl_(Tensor&self,doublemean,doublestd,c10::optional<Generator>gen){CHECK_NORMAL_STD(std);if(self.is_complex()){autofloat_tensor=at::view_a
1.数字类型 python中的数字类型: int float bool complex(复数) 所有整数对应的类型 2.float 所有小数对应的类型,支持科学计数法 3.bool True的本质是数字1,False的本质是数字0 4. complex 复数包含实部和虚部,Python中表示复数的时候,虚数单位是j不是i,实部是0,0可以省略 j前面如果是1,1不能省略 num = 18...
>>> (complex_float_tensor + complex_double_tensor).dtype torch.complex128 >>> (bool_tensor + int_tensor).dtype 32 # Since long is a different kind than float, result dtype only needs to be large enough # to hold the float. >>> torch.add(long_tensor, float_tensor).dtype torch.floa...
在PyTorch中,dtype是一个张量的属性,用于表示张量中元素的数据类型。它可以是以下类型:float、int、bool、complex等。例如,如果我们创建一个float类型的张量,其dtype为torch.float32,这意味着张量中所有元素都是32位浮点数。PyTorch的dtype不仅定义了张量中元素的数据类型,还决定了张量的行为和操作。不同dtype的张量无...
在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度 FFT 操作。由于 CUDA 11.3 包中存在 bug，如果用户想要使用复数，官方建议使用 CUDA 11.6 包。(Beta)Forward-mode 自动微分 Forward-mode...
在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中,都已经使用了复数,并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能,该数据类型支持半精度 FFT 操作。由于 CUDA 11.3 包中存在 bug,如果用户想要使用复数,官方建议使用 CUDA 11.6 包。
torch.complex(real, imag, *, out=None) → Tensor 构造一个复数张量,其实部等于 real,虚部等于 imag。 Parameters real (Tensor):复数张量的实数部分。必须为 float 或 double。 imag (Tensor):复数张量的虚部。dtype 必须与实部 real 相同。 关键字参数: out (Tensor):如果输入为 torch.float32 ,则必须为...
>>>float_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.float)>>>double_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.double)>>>complex_float_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.complex64)>>>complex_double_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.complex128)>>>int_tensor=torch.ones(1,dtype=torch.int)>>>long_tensor=torch.ones...
,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52...个尾数位 complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数 complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) complex128 复...
🐛 Describe the bug net = torch.nn.Conv1d(1,1,dtype=torch.complex64) Now try to use that in distributed training. You get the error: RuntimeError: Input tensor data type is not supported for NCCL process group: ComplexFloat Versions I'm u...