newtensor = tensor.long() print(newtensor.type()) #torch.LongTensor #others: newtensor = tensor.half() newtensor = tensor.int() newtensor = tensor.double() newtensor = tensor.float() newtensor = tensor.char() newtensor = tensor.byte() newtensor = tensor.short() #8.1 tensor转numpy ...
第3关:Tensor 切片及索引 本关希望同学们掌握张量的切片、索引操作,便于对数据进行处理和分析,提取出用户感兴趣的数据。 本关任务:本关声明了一个 tensor变量t,根据要求对其进行索引切片操作,实现正确输出。其中,涉及到正序索引、逆序索引,步长为3的索引操作。 import torch t = torch.Tensor(range(6)) #/***...
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们互相转化,这些转换函数有:long(), half(), int(), float(), double(), byte(), char(), shor...
2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensorX=torch.tensor([1],dtype=torch.bool)print(X)print(int(X))print(float(X))"""tensor([True])11.0""" 3. Tensor to numpy和numpy to tensor tensor to numpy: 转换后的tensor与numpy指向同一地址,对一方的值改...
Pytorch中Tensor的类型转换 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...
* (float beta, float alpha, torch.DoubleTensor mat1, torch.DoubleTensor mat2) didn't match because some of the arguments have invalid types: (int, int, torch.DoubleTensor, torch.FloatTensor) * (float beta, float alpha, torch.SparseDoubleTensor mat1, torch.DoubleTensor mat2) didn't match...
将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型:newtensor = tensor.half() 将tensor投射为int类型:newtensor = tensor.int() 将tensor投射为double类型:newtensor = tensor.double() 将tensor投射为float类型:newtensor = tensor.float() 将tensor投射为char类型:newtensor = tensor.char() ...
pth_to_int.py是对Pytorch的float32模型转成int8模型。 evaluate_model.py里加载int8模型进行推理。 3. 模型静态量化 模型静态量化主要代码如下,读取float32模型,然后转成int8模型保存为openpose_vgg_quant.pth。完整代码可以从pth_to_int.py文件中看到。具体每一步做什么工作在注释中详细说明了。
插入quant量化节点与dequant反量化节点,进行显式的float32与int8数据类型的转换。如果模型中有无法量化或有意以浮点类型运行的层,需要用这对节点进行包裹。若模型比较复杂,手动修改的地方很多。 在搭建模型的过程中,eager模式量化必须将用到的所有算子在__init__中定义,并且引入的是torch.nn的形式,不能以torch.nn...
IntInt Tensor of size() floatFloat Tensor of size()e.g.32-bit floating pointdtypes: torch.float32CPU tensor torch.Float Tensor Int arrayIntTensor of size [d1,d2,d3,d4] Float arrayFloatTensor of size[d1,d2,…] String--- How to denote string? In NLP(Natural Language Processing) ...