d=torch.normal(0,1,size=(1,3))x=d.type(torch.int)# float -> inty=d.type(torch.bool)# float-> boolprint(x)print(y)"""tensor([[ 0, 0, -1]], dtype=torch.int32)tensor([[True, True, True]])""" 2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高...
首先通过np.array([2,3.3])创建一个dimension为1,长度为2的numpy数据类型 使用from_numpy函数把numpy格式转换为tensor,数据仍是float类型保持不变 也可用np.ones函数 注意里面传入的是数据的shape而不是数据本身 通过list数据转换 在tensor()函数中传入list 转换成tensor格式的数据 注意要区别tensor()和Tensor()这...
>>> (complex_float_tensor + complex_double_tensor).dtype torch.complex128 >>> (bool_tensor + int_tensor).dtype torch.int32 # 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 ...
欢迎大家点个赞、转个发~ 在文章的最后呢,我们引入一个实际的案例,利用transforms.ToTensor()将图像转换为张量,进而分离图像的RGB数据,最后再转化为PIL图像。大家可以实践一把! 这个是结果后的图像,原理和代码在文末可以详细看到~ 下面来看看具体整理的十六个转换函数~ view() t() permute() unsqueeze() squeeze...
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的张量无法直接相加或相乘,必须先进行类型转换。同时,dtype还影响了张量的...
dtype:张量的数据类型,如torch.FloatTensor,torch.cuda.FloatTensor,主要分了9种数据类型,共3大三类(浮点型--float16/32/64,整型--uint8,int8/16/32/64,,布尔型--bool),其中float32(例如在卷积层的权值,或图像预处理后默认),long(int64,例如图像标签用长整型表示--计算交叉熵损失函数)用的最多。
查明原因是: 对`torch.FloatTensor`传一个bool的numpy array , 即`torch.FloatTensor(Bool_Ndarray)` 就会成为上面这样的乱码。 得先转化为float32 即 `torch.FloatTensor(np.float32(labels))`。 继续写,咦 torch不支持[::-1]和flip?那自己写一个flip。
在AMP 中获取新后端支持的dtype,该dtype由set_autocast_dtype或默认dtype设置,而默认dtype为torch.float16。 set_autocast_enabled(bool) -> None 在新后端上启用或禁用 AMP。 set_autocast_dtype(dtype) -> None 在AMP 中设置新后端支持的dtype,并且dtype包含在从get_amp_supported_dtype获取的dtypes中。
start_ndx = batch_ndx * batch_size end_ndx = start_ndx + input_t.size(0) with torch.no_grad(): predictionBool_g = (prediction_g[:, 0:1] > classificationThreshold).to(torch.float32) # ❶ tp = ( predictionBool_g * label_g).sum(dim=[1,2,3]) # ❷ fn = ((1 - predic...
SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。