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]), ...
注意:从上面可以看出torch声明变量的时候使用:Tensor()跟tensor()两个函数声明的得出的数据类型是不一样的,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...
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,需要确保目标数据类型与原始数据兼容。在上述示例中...
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...
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
这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张量已经是指定类型,则不会进行转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 t1=torch.Tensor(2,3)t2=torch.IntTensor(3,5)t3=t1.type_as(t2)pr...
'tensor.float():',tensor.float()) print('tensor.float().dtype:',tensor.float().dtype) print('tensor.double():',tensor.double()) tensor: tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.bool: tensor([False, True, True, True]) tensor.short(): tensor([0, 1, 2, 3], dtype=torch.int16) tensor...
2.生成结果会慢一下,然后可以看到多了一个device=‘cuda:0’: 三、Tensor总结 1.Tensor和Numpy都是矩阵,区别是前者可以在GPU上运行,后者只能在CPU上 2.Tensor和Numpy互相转化很方便,类型也比较兼容 3.Tensor可以直接通过print显示数据类型,而Numpy不可以,例如:dtype = torch.float64...
Tensor –> Numpy.ndarray ,可以使用data.numpy()。 Numpy.ndarray –> Tensor ,可以使用torch.from_numpy(data)。 >>>a.numpy()array([1.,2.,3.],dtype=float32) Tensor –>Python List,可以使用data.tolist()。 >>> a.tolist()[1.,2.,3.] ...