torch.float32:默认的浮点数类型 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}'...
y = i.type(torch.float); print(y,y.dtype) #使用type函数转换成浮点类型 z = i.type_as(x);print(z,z.dtype) #使用type_as方法转换成某个Tensor相同类型 #输出: tensor(1) torch.int64 tensor(1.) torch.float32 tensor(1.) torch.float32 tensor(1.) torch.float32 1. 2. 3. 4. 5. 6...
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:...
PyTorch中的默认浮点类型是float32。AMP将通过使用float16来进行一组操作(例如,matmul,linear,conv2d)来节省内存和时间。AMP会自动cast到float32的一些操作(例如,mse_loss,softmax等)。有些操作(例如add)可以操作最宽的输入类型。例如,如果一个变量是float32,另一个变量是float16,那么加法结果将是float32。 autocas...
real (Tensor):复数张量的实数部分。必须为 float 或 double。 imag (Tensor):复数张量的虚部。dtype 必须与实部 real 相同。 关键字参数: out (Tensor):如果输入为torch.float32,则必须为torch.complex64。如果输入为torch.float64,则必须为torch.complex128。
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提问于2020-03-03得票数 2 回答已采纳 ...
举例来说,用户可以通过运行“torch.float32 is torch.float”来判断这两种类型是否指向同一种类型,结果返回True,代表它们指向的是一个类型。除了数据类型,张量数据存储的位置也十分重要,表2.1中第3、4列分别代表张量存储的位置在CPU上和在GPU上时张量的具体数值类型。假如要获得一个张量具体的类型,可以直接访问张量的...
前面已介绍,AMP其实就是Float32与Float16的混合,那为什么不单独使用Float32或Float16,而是两种类型混合呢?原因是:在某些情况下Float32有优势,而在另外一些情况下Float16有优势。这里先介绍下FP16: 优势有三个: 1.减少显存占用; 2.加快训练和推断的计算,能带来多一倍速的体验; ...
PyTorch 期望预测因子值位于数组的数组样式矩阵中,并且要预测的类值位于数组中。执行这些语句后,矩阵 train_x 将有 120 行和 4 列,train_y 将成为具有 120 个值的数组。大多数神经网络库(包括 PyTorch)使用 float32 数据作为默认数据类型,因为使用 64 位变量获得的精度不值得所产生的性能损失。
fmod(x, y) RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Int >>> z = torch.arange(start=0.2, end=1.1, step=0.2, dtype=torch.float64) # tensor([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.], dtype=torch.float64) >>> torch.fmod(y, z).dtype torch.float32 >>> ...