importtorch# 创建一个整数张量int_tensor=torch.tensor([1,2,3,4],dtype=torch.int32)# 使用 to() 方法转换为浮点张量float_tensor_1=int_tensor.to(torch.float32)# 使用 float() 方法转换为浮点张量float_tensor_2=int_tensor.float()print("原始整数张量:",int_tensor)print("使用 to() 方法转换后...
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# 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指向同一地址,对一方的值改变另一方也随之改...
size (int or Tuple[int]): 目标大小,可以是一个整数或包含两个整数的元组。 scale_factor (float or Tuple[float]): 尺度因子,可以是一个浮点数或包含两个浮点数的元组。 mode (str, optional): 插值模式,可以是 'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic', 'trilinear', 'area' 中的一个。默认为...
PyTorch模型静态量化、保存、加载int8量化模型 1、什么是模型量化? 为了保证较高的精度,大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算,常见的是32位浮点型和64位浮点型,即float32和double64。然而推理没有反向传播,网络中存在很多不重要的参数,或者并不需要太细的精度来表示它们。
PyTorch支持的数据类型包括torch.FloatTensor、torch.LongTensor、torch.IntTensor等。使用.to()方法可以将数据从一种类型转换为另一种类型。 #将FloatTensor转换为LongTensor float_tensor = torch.rand(3, 3) long_tensor = float_tensor.to(torch.long) print(long_tensor) 张量类型转换 张量类型转换通常涉及到改...
将 GPU 同步和 bfloat16 优化结合在一起，SAM 性能提高了 3 倍。Torch.compile（+graph breaks 和 CUDA graphs）本文发现在深入研究 SAM 的过程中有很多小的操作，他们认为使用编译器来融合操作有很大的好处，因而 PyTorch 对 torch.compile 做了以下优化：将 nn.LayerNorm 或 nn.GELU 等操作序列融合成一个...
float()) # Still "torch.float32" print(x.type(torch.DoubleTensor)) # Prints "tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float64)" print(x.type(torch.LongTensor)) # Cast back to int-64, prints "tensor([0, 1, 2, 3])"
静态量化比动态量化具有更快的推理速度,因为它消除了层之间的float<->int转换开销。 缺点: 静态量化模型可能需要定期重新校准,以保持对分布漂移的鲁棒性。 静态量化示例代码如下,包括EAGER模式和FX模式: EAGER模式下的静态量化: # Static quantization of a model consists of the following steps: # Fuse modules ...
torch.allclose(tensor1, tensor2) # float tensortorch.equal(tensor1, tensor2) # int tensor 张量扩展 # Expand tensor of shape 64*512 to shape 64*512*7*7.tensor = torch.rand(64,512)torch.reshape(tensor, (64, 512, 1, 1)).expand(64, 512, 7, 7) ...