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...
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...
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: 图片 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...
# ()将该tensor转换为int类型 int_tensor = () 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...
这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张量已经是指定类型,则不会进行转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t1=torch.Tensor(2,3)t2=torch.IntTensor(3,5)t3=t1.type_as(t2)print(t3....
pytorch-tensor创建,类型转换 1.查看数据类型 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...
dim (int, optional) - 沿着此维度连接张量 out (Tensor, optional) - 输出参数 x = torch.randn(2, 3) x -0.5866 -0.3784 -0.1705 -1.0125 0.7406 -1.2073 [torch.FloatTensor of size 2x3] torch.cat((x, x, x), 0) -0.5866 -0.3784 -0.1705 ...
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...
size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size) 5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop classtorchvision.transforms.TenCrop(size,vertical_flip=False) 功能:对图片进行上下左右以及中心裁剪,然后全部翻转(水平或者垂直),获得10张图片,返回一个4D-tensor。