PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上...
这将递归地遍历模型的所有参数和缓冲区,并将它们的数据类型转换为双精度。 代码语言:txt 复制 model = model.to(torch.double) 转换输入数据类型:如果需要将输入数据类型也转换为双精度,可以使用input_tensor.to(torch.double)将输入张量的数据类型转换为双精度。 代码语言:txt 复制 input_tensor = input_tensor.t...
在PyTorch中,可以使用.type()方法或torch.Tensor()函数来进行张量类型转换。 #将FloatTensor转换为DoubleTensor float_tensor = torch.rand(3, 3) 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...
>>> (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 ...
PyTorch为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的Tensor,这就是从PyTorch 1.1之后引入的Quantized Tensor。 Quantized Tensor可以存储 int8/uint8/int32类型的数据,并携带有scale、zero_point这些参数。把一个标准的float Tensor转换为量化Tensor的步骤如下: ...
int/int[],float,str,bool。基本的数据类型,int会翻译成int64_t,float会翻译成double,str会翻译成c10::string_view *。这是一个特殊的分割符号,在Python绑定的时候,*后面的所有参数必须定义成keyword参数 variants主要表明该算子会定义成函数还是方法。前面也介绍过,在Python中,类内的函数我们称之为方法,类外的函...
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 ...
torch.FloatTensor(2,3) 构建一个2*3Float类型的张量 torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3Double类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2*3Byte类型的张量 torch.CharTensor(2,3) 构建一个2*3Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2*3Short类型的张量 ...
pytorch默认使用单精度float32训练模型,其主要原因为:使用float16训练模型,模型效果会有损失,而使用double(float64)会有2倍的内存压力,且不会带来太多的精度提升,因此默认使用单精度float32训练模型。 由于输入类型不一致导致报错: PyTorch:expected scalar type Float but found Double ...