从上面我们可以得知,权重部分的量化是“静态”的,是提前就转换完毕的,而之所以叫做“动态”量化,就在于前向推理的时候动态的把input的float tensor转换为量化tensor。 在forward的时候,nnqd.Linear会调用torch.ops.quantized.linear_dynamic函数,输入正是上面(pack好后的)量化后的权重和float的bias,而torch.ops.quantiz...
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...
print(half_tensor.type()) # torch.int()将该tensor转换为int类型 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...
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...
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 ...
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...
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...
float32) 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含整数的torch.tensor。然后,我们使用.to()方法将其转换为torch.FloatTensor,并将目标数据类型设置为torch.float32。另一种方法是使用astype()方法进行转换,它也可以达到相同的效果。值得注意的是,在进行数据类型转换时,需要确保目标数据类型与原始数据兼容。在上述示例中...