torch.float64:双精度浮点数 torch.int:整数类型 为了更好地说明如何将张量转换为float32,我们将使用以下的代码示例。 张量转换为float32的代码示例 importtorch# 创建一个默认的数据类型张量tensor_default=torch.tensor([1,2,3,4,5])print(f'默认类型:{tensor_default.dtype}')# 输出:默认类型:torch.int64# ...
[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. Tensor可通过.cuda 方法转为GPU的Tensor,从...
在上述示例中,tensor_image 将是一个形状为 [3, 64, 64] 的张量,其中 3 表示图像的通道数(RGB),而 64 x 64 是图像的高度和宽度。 注意点 数据类型: 转换后的张量的数据类型是 torch.float32。 数值范围: 图像的每个通道的数值范围会被缩放到 [0, 1] 范围内。 适用对象: 主要用于预处理图像数据以供...
代码下载后如上图,把下载的MSCOC数据集选100张放在data目录,把下载的模型文件coco_pose_iter_440000.pth.tar放在models目录。 pth_to_int.py是对Pytorch的float32模型转成int8模型。 evaluate_model.py里加载int8模型进行推理。 3. 模型静态量化 模型静态量化主要代码如下,读取float32模型,然后转成int8模型保存为...
数据类型转换通常涉及到将数据从一种类型转换为另一种类型,例如将float32转换为float64。而模型类型转换主要涉及到将模型从一种格式转换为另一种格式,例如将PyTorch模型转换为ONNX格式。对于数据类型转换,Pytorch提供了非常方便的函数来实现。例如,可以使用.to()方法将张量转换为另一种数据类型。以下是一个简单的例子...
接下来通过查看张量数据类型可以看到,这个转换张量的数据类型为int64,即表2.1中的64位带符号整数。在torch.tensor函数中,可以通过传入dtype参数来指定生成的张量的数据类型,函数内部会自动做数据类型的转换。当传入的dtype为torch.float32时,可以看到输出的张量分量多了一个小数点,而且当查看dtype的值时,可以发现这个值...
float()) # Still "torch.float32" print(x.type(torch.DoubleTensor)) # Prints "tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float64)" print(x.type(torch.LongTensor)) # Cast back to int-64, prints "tensor([0, 1, 2, 3])"
注意, 若不显式注明dtype='float32', 会自动转换为float64的tensor, 不确定对训练结果和速度有何影响 (pytorch的默认数据类型为float32). 总之, 下次直接把图片保存为numpy格式会更方便些.
targets = labels.float() # 标签转换为float,二分类通常为0或1 bce_loss = nn.BCELoss() loss = bce_loss(outputs, targets) 如果两类样本数量严重不平衡,可以使用加权二元交叉熵损失(Weighted Binary Cross-Entropy Loss)来调整不同类别的权重,以确保模型在训练时对较少出现的类别给予更多关注。