例如,TensorRT 使我们能够使用 INT8(8 位整数)或 FP16(16 位浮点数)运算,而不是通常的 FP32。这种精度的降低可以显着加快推理速度,但精度会略有下降。 其他类型的优化包括通过重用内存、融合层和张量、根据硬件选择合适的数据层等来最大限度地减少 GPU 内存占用。 TensorRT 的环境设置...
2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensor X = torch.tensor([1], dtype=torch.bool) print(X) print(int(X)) print(float(X)) """ tensor([True]) 1 1.0 """ 3. Tensor to numpy和numpy to tensor tensor to numpy: 转换后的tensor与numpy指向同一...
其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 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Double...
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()print(float_tensor.type())# torch.char()将该tensor转换为char类型 char_tensor...
torch.ShortTensor Tensor torch.LongTensor 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. tensor数据类型转换方法 使用独立的函数如 int(),float()等进行转换 使用torch.type()函数,直接显示输入需要转换的类型 ...
常用类型有 : torch.IntTensor、 torch.FloatTensor torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FloatTensor)的简称 tensor.dtype 2.类型转换 方法一:简单后缀转换 tensor.int() tensor.float() tensor.double() 方法二:使用torch.type()函数 tensor.type(torch.FloatTensor) ...
Pytorch中Tensor的类型转换 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...
第四种是从shape(Tensor的属性之一,详见下文)创建,有 torch.rand(),torch.ones(),torch.zeros() 三种函数。同样可以对应右侧结果进行理解。 这里的shape不一定是元组,列表也是可以的,但是内容一定是int类型。另外,元组里的逗号,是因为原文中是这样写的,其实有没有都是可以的,只是如果只有一维的话,必须要加上逗号...
input (Tensor) – 输入张量,必填 dim0 (int) – 转置的第一维,默认0,可选 dim1 (int) – 转置的第二维,默认1,可选 permute() permute(dims) → Tensor 1. 将tensor的维度换位。 参数: dims (int…*)-换位顺序,必填 2. 相同点 都是返回转置后矩阵。
print(transposed_tensor_2) 二、PyTorch类型转换 在PyTorch中,类型转换操作用于将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。常见的类型转换包括整数类型与浮点类型的转换、张量类型之间的转换等。 数据类型转换 PyTorch支持的数据类型包括torch.FloatTensor、torch.LongTensor、torch.IntTensor等。使用.to()方法可以将数据...