使用torch.set_default_dtype(torch.float64)把模型参数转化为float64,或使用net= net.double() 输入类型使用tensor.type(torch.float64)将输入数据类型转换为torch.float64。
int64:Long 默认: float32 (可通过torch.set_default_tensor_type()更改默认函数类型,括号内只可为float类型)在 PyTorch 2.1 版本中,torch.set_default_tensor_type()方法已经被弃用。 应该使用 torch.set_default_dtype() 和 torch.set_default_device() 来替代它 torch.set_default_dtype() 可以使用tensor.in...
set_default_dtype:将默认的浮点类型设置为某个类型,可以是torch.float32和torch.float64,用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.set_default_dtype(d) d可以是torch.float32或者torch.float64,现在举几个例子解释下用法: ...
🐛 Describe the bug Below is a minimal repro of an example where torch.compile uses different dtypes than eager for the computation, causing a type mismatch error: Expected query, key, and value to have the same dtype, but got query.dtype...
**可以通过torch.get_default_dtype()来获取当前的全局数据类型,也可以通过torch.set_default_dtype(torch.XXXTensor)来设置当前环境默认的全局数据类型; 代码语言:txt AI代码解释 >>> import torch >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3])...
torch.set_default_dtype(torch.float64) 数据类型转换 # 设置默认类型,pytorch中的FloatTensor远远快于DoubleTensor torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # 类型转换 tensor = tensor.cuda() tensor = tensor.cpu() tensor = tensor.float() ...
torch.set_default_tensor_type() # 同上,对torch.tensor()设置默认的tensor类型 torch.tensor([1.2, 3]).dtype # initial default for floating point is torch.float32 torch.float32 torch.set_default_dtype(torch.float64) torch.tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor ...
torch.set_default_dtype(d)outdated?
torch.set_default_tensor_type(t) 设置默认的张量Tensor类型 t:浮点张量的类型 示例: >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtypetorch.float32>>> torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtypetorch.float64
dtype(torch.dtype,可选): 要求的值的类型是torch.dtype,默认值是torch.set_default_tensor_type的值。可以通过这个dtype参数来改变输出的张量的数据类型。 layout(torch.layout,可选):torch.layput表示torch.Tensor内存布局的对象。这个参数表示你希望返回的张量的内存布局类型,默认为torch.strided。torch.strided...