newtensor = tensor.long() print(newtensor.type()) #torch.LongTensor #others: newtensor = tensor.half() newtensor = tensor.int() newtensor = tensor.double() newtensor = tensor.float() newtensor = tensor.char() newtensor = tensor.byte() newtensor = tensor.short() #8.1 tensor转numpy ...
tensor_in = torch.FloatTensor([[2,3,4],[1,0,0]]).resize_(2,3,1) #表示 >>>seq_lengths=[3,1] >>>pack = pack_padded_sequence(tensor_in,seq_lengths,batch_first=True) >>>pack PackedSequence(data=tensor([[2.], [1.], [3.], [4.]]), batch_sizes=tensor([2, 1, 1]), ...
2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensorX=torch.tensor([1],dtype=torch.bool)print(X)print(int(X))print(float(X))"""tensor([True])11.0""" 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...
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...
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...
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)则强制转换为torch.FloatTens...
简而言之一句话,就像python里的int,float,string等数据类型一样,tensor就是深度学习框架的基本数据类型,以至于Google的深度学习框架名字就叫TensorFlow,就是“张量的流”的意思。 1.1.1.1.1 Tensor(张量) 我们初始化一个3行2列的矩阵,直接把数组直接赋值给torch.Tensor,可以通过Tensor的size函数查看张量的维度。
torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量 torch.LongTensor(2,3) #构建一个2*3 Long类型的张量 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(torch.FloatTensor(2,3).type())#构建一个2*3Float类型的张量print(torch.DoubleTensor(2,3).type())#构建一个2*3Double类型的张量print(torch.HalfTens...
tensor 转为list data = torch.zeros(3, 3) data=data.tolist()print(data) 4、张量的运算 维度提升 tensor的broadcasting是不同维度之间进行运算的一种手段,和不同的数据类型进行运算时的原则差不多,比如整型和 float 进行运算的时候,将数据往精度更高的数据类型进行提升,tensor的维度扩张也是类似。
Tensor –> Numpy.ndarray ,可以使用data.numpy()。 Numpy.ndarray –> Tensor ,可以使用torch.from_numpy(data)。 >>>a.numpy()array([1.,2.,3.],dtype=float32) Tensor –>Python List,可以使用data.tolist()。 >>> a.tolist()[1.,2.,3.] ...