pytorch double转float 文心快码BaiduComate 在PyTorch中,将双精度张量(torch.float64)转换为单精度张量(torch.float32)可以通过以下几种方法实现: 使用.float()方法: 这是最简单的方法,直接将张量转换为torch.float32类型。 python import torch # 创建一个双精度张量 double_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, ...
dtype:张量的数据类型,分成浮点,整型和布尔三大类,共9种数据类型,如下表所示(引自pytorch官网),其中32位浮点和64位整型最为常用。图像预处理结果默认:torch.float32,图像标签默认:torch.int64. shape :张量的形状。如(32,3,448,448)就是一个32*3*448*448的4维张量,相当于32张448*448的RGB图像,堆积方式可...
# 根据原始数据类型生成相应的torch.DoubleTensor a = np.zeros(2, dtype=np.float64) a = torch.tensor(a) print(a.type()) print(a) >>> torch.DoubleTensor tensor([0., 0.], dtype=torch.float64) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
(1)CPU或GPU张量之间的转换 一般只要在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换; 例如:Torch.LongTensor—>Torch.FloatTensor, 直接使用data.float()即可 还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)...
在pytorch自己定义张量并进行计算的时候,往往会因为类型不匹配而报错,这里稍微记下pytorch之间的类型转换:对tensor基础类型进行转换:比如说int()、float()、long()、double()、byte()等,直接.类型即可,例如 float()->int:data.int()GPU与CPU类型之间的转换: ...
int_tensor=tensor.int()print(int_tensor.type())# torch.double()将该tensor转换为double类型 double_tensor=tensor.double()print(double_tensor.type())# torch.float()将该tensor转换为float类型 float_tensor=tensor.float()print(float_tensor.type())# torch.char()将该tensor转换为char类型 ...
double_tensor = float_tensor.type(torch.DoubleTensor) print(double_tensor) 三、应用案例 在PyTorch中,转置和类型转换操作的应用场景非常广泛。例如,在自然语言处理任务中,我们可能需要将词向量进行转置,以便在训练过程中使用;而在深度学习模型的训练过程中,我们可能需要将输入数据转换为与模型输入匹配的数据类型和形...
double:将所有浮点类型的 parameters 和 buffer 转变成 double 类型 half:将所有浮点类型的 parameters 和 buffer 转变成 float16 类型 bfloat16:将所有浮点类型的 parameters 和 buffer 转变成 bfloat16 类型 to:移动模块或/和改变模块的类型 这些函数的功能最终都是通过 self._apply(function) 来实现的, function...
torch.FloatTensor(2,3) 构建一个2*3 Float类型的张量 torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3 Double类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2*3 Byte类型的张量 torch.CharTensor(2,3) 构建一个2*3 Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2*3 Short类型的张量 ...