torch.Tensor 是默认的 tensor 类型(torch.FloatTensor)的简称,即 32 位浮点数数据类型。 1.2 Tensor 的属性 Tensor 有很多属性,包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。 数据类型:可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值,来设定不同的 Tensor 数据类型。 维度:不同类型的数据可以用不同维度(dimens...
注意要区别tensor()和Tensor()这两个函数,前者是传入数据本身,后者时传入数据的shape,Tensor与FloatTensor函数用法类似,如FloatTensor(2,3)会生成一个两行三列的tensor,数据为随机量FloatTensor类型 当然FloatTensor也能传入数据本身,如上图第二个实例,为避免混淆一般不这样使用 生成未初始化数据 使用上方三个函数可以生...
快捷方式创建 t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]]) 从numpy中获得数据 numpy是开发中常用的库,所以怎么将numpy中的数据给到tensor中,这个pytorch也提供了接口,很方便 torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然 内置的tensor创建方式 t...
也可以把列表存在一个数组变量中,然后通过np.array方法赋值给数组变量即可。 torch.FloatTensor(): 类型转换,将list,numpy转化为tensor。以list->tensor为例: print(torch.FloatTensor([1.0])) 输出 tensor([1.])
可以看到,默认创建的tensor都是FloatTensor类型。而在Pytorch中,一共有10种类型的tensor: torch.FloatTensor(32bit floating point) torch.DoubleTensor(64bit floating point) torch.HalfTensor(16bit floating piont1) torch.BFloat16Tensor(16bit floating piont2) ...
dtype: 张量的数据类型,如 torch.FloatTensor FloatTensor, torch.cuda.FloatTensor(cuda表示数据放在了GPU上) shape: 张量的形状,如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备, GPU/CPU ,是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor ...
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: ...
注意:从上面可以看出torch声明变量的时候使用:Tensor()跟tensor()两个函数声明的得出的数据类型是不一样的,不过其作用倒是一样的,这两者声明的都是CPU的数据类型,所以使用到GPU的使用需要使用(.cuda())来把数据加载到gpu,或者在声明数据的时候就使用gpu tensor类型来声明,其是torch.cuda.FloatTensor()等,具体类型...
a=torch.FloatTensor([24, 56, 10, 20, 30,40, 50, 1, 2, 3, 4, 5]) print(a)print(a.view(4, 3)) tensor([24., 56., 10., 20., 30., 40., 50., 1., 2., 3., 4., 5.])tensor([[24., 56., 10.],[20., 30., 40.],[50., 1...
if cuda_gpu:x = x.cuda() print(type(x.data)) x = x.cpu()print(type(x.data))<class 'torch.cuda.FloatTensor'><class 'torch.FloatTensor'> 我们来定义两个函数（训练函数和测试函数）来使用我们的模型执行训练和推断任务。该代码同样来自 PyTorch 官方教程，我们摘选了所有训练／推断的必要步骤。对于...