long_tensor=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.long)# 创建一个 long 类型的 Tensorprint("Long Tensor:",long_tensor)# 打印长整型 Tensor 1. 2. 步骤3: 转换为 Float 类型的 Tensor 有了long类型的 Tensor 后,我们可以使用float()函数将其转换为float类型: float_tensor=long_tensor.float()# 将 lo...
本能的认为可能是数据类型的问题。tensor_image = tensor_image.to(torch::kFloat16);这么试float16,32,64都试了还是不一致。 在jiamin提醒下是不是高版本通道变化了,我发现打印出来的前100个数有些数值确实是和之前低版本打印的是一样的。然后在低版本的代码如下打印: tensor_image[0][0][0],tensor_image[...
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...
# 方法一:使用 to 函数 y = y.to(torch.long) # 方法二:使用 type 函数 print(x.dtype) # Prints "torch.int64", currently 64-bit integer type x = x.type(torch.FloatTensor) print(x.dtype) # Prints "torch.float32", now 32-bit float print(x.float()) # Still "torch.float32" print...
weight_decay=0) ''' Args: kappa (float) – ratio of long to short step (default: 1000) xi (float) – statistical advantage parameter (default: 10) small_const (float) – any value <=1 (default: 0.7) weight_decay (float) – weight decay (L2 penalty) (default: 0) ''' https:/...
(train_ds, batch_size=20, shuffle=False, num_workers=1)# Create a dataset and loader for the test data and labelstest_x = torch.Tensor(x_test).float() test_y = torch.Tensor(y_test).long() test_ds = td.TensorDataset(test_x,test_y) test_loader = td.DataLoader(test_ds, batch_...
(self.c_proj(y)) return y num_heads = 8 heads_per_dim = 64 embed_dimension = num_heads * heads_per_dim dtype = torch.float16 model = CausalSelfAttention(num_heads=num_heads, embed_dimension=embed_dimension, bias=False, is_causal=True, dropout=0.1).to("cuda").to(dtype).eval() ...
output=torch.ones(2,3,requires_grad=True)*0.5# 假设一个三分类任务,batchsize=2,假设每个神经元输出都为0.5target=torch.from_numpy(np.array([0,1])).type(torch.LongTensor)loss=loss_f(output,target)print('--- CrossEntropy loss: base')print('loss: ',loss)print('由于reduce=False,所以可以...
This API has long been deprecated in favor of torch.ao.nn.quantized. 2.2 2.3 # torch.jit.quantized APIs torch.jit.quantized.quantize_rnn_cell_modules torch.jit.quantized.quantize_rnn_modules torch.jit.quantized.quantize_linear_modules torch.jit.quantized.QuantizedLinear torch.jit.QuantizedLinearFP...
torch.long() 将tensor转换为long类型 torch.half() 将tensor转换为半精度浮点类型 torch.int() 将该tensor转换为int类型 torch.double() 将该tensor转换为double类型 torch.float() 将该tensor转换为float类型 torch.char() 将该tensor转换为char类型