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。
1 Tensor数据类型 32位浮点型:torch.float、torch.float32。浮点型默认32位。 64位整型:torch.long、troch.int64。整型默认64位。 32位整型:torch.int、torch.int32。 16位整型:torch.short、torch.float16。 64位浮点型:torch.double、torch.float64。 b=[2.0,4] b=torch.tensor(b).to(torch.float32) ...
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.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
tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64) print(matrix) # 打印 tensor print(matrix.dtype) # 打印 tensor 数据类型 print(matrix.dim()) # 打印 tensor 维度 print(matrix.size()) # 打印 tensor 尺寸 print(matrix.shape) # 打印 ...
该weights图层的self.fully_connected，另一方面是float。当通过该层馈送数据时，会应用矩阵乘法，并且该...
完整的 float32 精度。默认情况下,浮点张量和模块在 PyTorch 中以 float32 精度创建,但这是一个历史性的产物,不能代表训练大多数现代深度学习网络,网络很少需要这么高的数值精度。 启用TensorFloat32 (TF32) 模式。在 Ampere 和更高版本的 CUDA 设备上,矩阵...
其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及Double...
根据概率创建 Tensor torch.normal() 返回一个从均值和标准差已给定的独立正态分布中抽取的随机数张量。 language torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) mean:均值。当为 Tensor 类型时其每一个元素分别作为每个输出随机数对应的正态分布的均值,当为 float 类型时作为全部输出随机数对应的正态...