把一个标准的float Tensor转换为量化Tensor的步骤如下: >>>x=torch.rand(2,3,dtype=torch.float32)>>>xtensor([[0.6839,0.4741,0.7451],[0.9301,0.1742,0.6835]])>>>xq=torch.quantize_per_tensor(x,scale=0.5,zero_point=8,dtype=torch.quint8)tensor([[0.5000,0.5000,0.5000],[1.0000,0.0000,0.5000]],...
现在我们可以进行推理了。不要忘记将模型切换到评估模式并将其也复制到 GPU。结果,我们将得到对象属于哪个类的概率 tensor[1, 1000]。 model.eval() model.cuda() output = model(input) 为了获得人类可读的结果,我们需要后处理步骤。分类标签可以在imagenet_classes.txt中找到。计算Softmax以获得每个类别的百分比...
2.0,3.0]# 将列表转换为NumPy数组my_array=np.array(my_list,dtype=np.float32)# 现在my_array是一个32位浮点数的NumPy数组print(my_array)```### 使用TensorFlow```pythonimporttensorflow as tf# 假设你有一个Python列表my_list=[1.0,2.0,3.0]# 将列表转换为TensorFlow张量my_tensor=tf.convert_to_tensor...
(一)利用TensortRT加速Tensorflow模型 TensorRT官方样例:基于手写数字体识别MNIST数据集的Lenet5模型为例。 主体思想: Tensorflow->TensorRT(pb->uff) 具体流程:(1)下载MNIST数据集;(2)训练Lenet5模型;(3)将保存的模型(Lenet5.pb)转为Lenet.uff模型。 # 下载MNIST数据集 cd <TensorRT Path>/data/mnist python...
dummy_input = (np.zeros((1,30), dtype=np.float32), np.zeros((1,2), dtype=np.float32)) torch.onnx.export(pmodel, (torch.as_tensor(dummy_input[0]), torch.as_tensor(dummy_input[1])),"/tmp/xx.onnx", verbose=True, input_names=['input1','input2'], output_names=['output1...
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...
Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数(inplace操作): (1)数据类型转换 在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可,也可以用.to()函数进行转换,所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html (2)数据存储位置转换 ...
这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张量已经是指定类型,则不会进行转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 t1=torch.Tensor(2,3)t2=torch.IntTensor(3,5)t3=t1.type_as(t2)pr...
Assertion failed: tensors.count(input_name) error when converting onnx to tensorrt 在git上找到一个issues,通过升级tensorrt版本至7.1.3解决了问题。 4. 推理 代码语言:txt 复制 def inference(model_name): # load trt model with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: ...
例如,torch.float32()可以将张量转换为32位浮点数类型,torch.tensor()可以将Python列表或numpy数组转换为PyTorch张量,等等。在处理不同类型的数据时,例如处理图像数据时,可能会需要将数据从整数类型转换为浮点数类型,或者将数据从一种数据格式转换为另一种数据格式。使用适当的类型转换函数可以确保数据的准确性和可读性...