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/doc
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...
>>> x = torch.tensor([[4.5]]) >>> x tensor([[4.5000]]) >>> x.item() 4.5 >>> int(x) 4 4,Tensor可以通过参数 requires_grad=True 创建, 这样 torch.autograd 会记录相关的运算实现自动求导: >>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True) >>> out = ...
torch.int()将该tensor投射为int类型: newtensor = torch.int() torch.double()将该tensor投射为double类型: newtensor = torch.double() 一般,只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函数就能将Tensor的类型进行转换 除此之外,可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()...
default type# 说明不允许转换默认类型,好吧,那就不换了>>> a=t.Tensor([1,2,3]) #是torch.FloatTensor类型>>> atensor([1., 2., 3.])>>> b=a.type(t.IntTensor)>>> btensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)>>> c=a.type_as(b)>>> ctensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)...
Assertion failed: tensors.count(input_name) error when converting onnx to tensorrt 在git上找到一个issues,通过升级tensorrt版本至7.1.3解决了问题。 4. 推理 代码语言:txt 复制 def inference(model_name): # load trt model with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: ...
size (tuple or int):期望的新形状。可以是整数或表示维度的元组。元组中的一个元素可以是 -1,表示由其他维度推断。 示例 代码语言:javascript 复制 importtorch # 创建一个张量 x=torch.arange(12)# 使用view()改变形状 y=x.view(3,4)print(x)# Output:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])...
Tensor,又名张量,它不仅在PyTorch中出现过,它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析,但从工程角度来讲,可简单地认为它就是一个数组,且支持高效的科学计算。它可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)和更高维的数组(高阶数据)。Tensor和Numpy的ndarray...
//onnx模型名params.inputTensorNames.push_back("Input3");//网络输入变量名params.batchSize=1;// 批大小params.outputTensorNames.push_back("Plus214_Output_0");//网络的输出名params.dlaCore=args.useDLACore;// 是否使用DLA 深度学习加速器,对网络进行硬件加速params.int8=args.runInInt8;params.fp...
x_ones = torch.ones_like(x_data) # 保留 x_data 的属性print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) # 重写 x_data 的数据类型int -> floatprint(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n") ...