mask:这个tensor值应当为bool类型(就是0、1或者True、False这种二取值类型) >>>a = torch.Tensor([[4,5,7], [3,9,8],[2,3,4]]) >>>b = torch.Tensor([[1,1,0], [0,0,1],[1,0,1]]).type(torch.ByteTensor) >>>c = torch.masked_select(a,b) >>>print(c) tensor([4.,5.8.2...
1、tensor类型的数据声明: A、 import torch import numpy as np from torch.autograd import Variable running_corrects = 0.0 # 声明一个单一变量3,Tensor默认的tensor类型是(torch.FloaTensor)的简称 a=torch.Tensor([3]) aa=torch.Tensor(0) # 其中tensor默认生成的数据类型是int64位的 aaa=torch.tensor([...
float_tensor = tensor.astype(torch.float32) 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含整数的torch.tensor。然后,我们使用.to()方法将其转换为torch.FloatTensor,并将目标数据类型设置为torch.float32。另一种方法是使用astype()方法进行转换,它也可以达到相同的效果。值得注意的是,在进行数据类型转换时,需要确保目标...
torch.tensor()中默认设定的也是torch.float32. torch.set_default_tensor_type(t) 和上一个作用一样,都是为了设定tensor的类型,但是此时t是用torch.FloatTensor这样的格式写的,因为这样的是tensor type numpy和tensor互转: numpy转tensor: torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin...
torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量 torch.LongTensor(2,3) #构建一个2*3 Long类型的张量 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(torch.FloatTensor(2,3).type())#构建一个2*3Float类型的张量print(torch.DoubleTensor(2,3).type())#构建一个2*3Double类型的张量print(torch.HalfTens...
tensor 转为list data = torch.zeros(3, 3) data=data.tolist()print(data) 4、张量的运算 维度提升 tensor的broadcasting是不同维度之间进行运算的一种手段,和不同的数据类型进行运算时的原则差不多,比如整型和 float 进行运算的时候,将数据往精度更高的数据类型进行提升,tensor的维度扩张也是类似。
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 torch.byte() 将该tensor转换为byte类型 torch.short() 将该tensor转换为short类型
原型:type_as(tensor)按给定的tensor确定转换的数据类型–如果类型相同则不做改变–否则改为传入的tensor类型–并返回类型改变的tensor数据。 data = torch.ones(2, 2) data_float = torch.randn(2, 2) # 这里的数据类型为torch.float64 print(data.dtype) #result: torch.int64 # 可能在操作过程中指定其他...
h>#include<iostream>intmain(){autox=at::tensor(1.0);floatx_val=x.item().toFloat();std::...