RuntimeError:应为标量类型Double的对象,但获取了参数#2的标量类型Float 、、 我有一个PyTorch LSTM模型,我的forward函数如下所示: print('in forward', x.dtypelstm_out, hidden = self.lstm(x, hidden)所有的print语句都显示torch.float64,我相信它是双精度的我已经在所有相关的地方转换为double了。 浏览8提...
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...
# 设置默认类型,pytorch中的FloatTensor远远快于DoubleTensortorch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # 类型转换tensor = tensor.cuda()tensor = tensor.cpu()tensor = tensor.float()tensor = tensor.long() torch.Tensor与np.ndarray转换 除了CharTensor,其他所有CPU上的...
long_tensor = float_tensor.to(torch.long) print(long_tensor) 张量类型转换 张量类型转换通常涉及到改变张量的元素类型或者改变张量的形状。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_...
该weights图层的self.fully_connected，另一方面是float。当通过该层馈送数据时，会应用矩阵乘法，并且该...
double 双精度浮点64bit, decimal是高精度 128bit,浮点数。 float double 是 基本类型(primitive type),decimal不是。 float有效数字7位,范围 ±1.5 × 10E−45 to ±3.4 × 10E38 double有效数字15/16 位,范围 ±5.0 × 10 E−324 to ±1.7 × 10E308 ...
# 设置默认类型,pytorch中的FloatTensor远远快于DoubleTensor torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # 类型转换 tensor = tensor.cuda() tensor = tensor.cpu() tensor = tensor.float() tensor = tensor.long() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. torch.Tensor与np.ndarray转换 除了CharTensor...
double() 将parameters和buffers的数据类型转换为double float() 将parameters和buffers的数据类型转换为float half() 将parameters和buffers的数据类型转换为half eval() 将模型设置成evaluation模式 train(mode=True) 将module设置为training mode forward(*input) 定义了每次执行的计算步骤,在所有子类中都需要重写这个函数...
# 使用align_to可以对维度方便地排序 tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W') 设置默认数据类型 torch.set_default_dtype(torch.float64) 数据类型转换 # 设置默认类型,pytorch中的FloatTensor远远快于DoubleTensor torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) ...
torch.double() 将该tensor转换为double类型 torch.float() 将该tensor转换为float类型 torch.char() 将该tensor转换为char类型 torch.byte() 将该tensor转换为byte类型 torch.short() 将该tensor转换为short类型 几种数据类型转换的方式如下: a = t.Tensor(2, 3) ...