tensor_in = torch.FloatTensor([[2,3,4],[1,0,0]]).resize_(2,3,1) #表示 >>>seq_lengths=[3,1] >>>pack = pack_padded_sequence(tensor_in,seq_lengths,batch_first=True) >>>pack PackedSequence(data=tensor([[2.], [1.], [3.], [4.]]), batch_sizes=tensor([2, 1, 1]), ...
不过其作用倒是一样的,这两者声明的都是CPU的数据类型,所以使用到GPU的使用需要使用(.cuda())来把数据加载到gpu,或者在声明数据的时候就使用gpu tensor类型来声明,其是torch.cuda.FloatTensor()等,具体类型可以看下面解释。
在Numpy当中,我们通过astype方法转换类型,而在Tensor当中将这个方法拆分,每一种类型都有自己的转化函数。 比如我们想要将tensor转化成int类型,调用的是int()方法,想要转化成float类型调用的是float()方法。调用这些方法之后,会返回一个新的tensor。 Tensor当中定义了7种CPU类型和8种GPU类型: 我们可以调用内置函数将它...
>>>x=torch.rand(2,3,dtype=torch.float32)>>>xtensor([[0.6839,0.4741,0.7451],[0.9301,0.1742,0.6835]])>>>xq=torch.quantize_per_tensor(x,scale=0.5,zero_point=8,dtype=torch.quint8)tensor([[0.5000,0.5000,0.5000],[1.0000,0.0000,0.5000]],size=(2,3),dtype=torch.quint8,quantization_scheme=...
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 几种数据类型转换的方式如下: a = t.Tensor(2, 3) ...
将tensor投射为byte类型:newtensor = tensor.byte() 将tensor投射为short类型:newtensor = tensor.short() >>>a.dtype torch.float32>>>a.int()tensor([1,2,3],dtype=torch.int32)>>>a.double()tensor([1.,2.,3.],dtype=torch.float64)>>>a.long()tensor([1,2,3]) ...
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/docs/stable/tensors.html (2)数据存储位置转换 ...
))到:gen(torch.from_numpy(np.random.normal(size=100)).float())您输入的输入gen将转换为float...