importnumpyasnpimporttorch# 创建一个NumPy数组numpy_array=np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])# 确保数组为32位浮点数numpy_array=numpy_array.astype(np.float32)# 将NumPy数组转换为PyTorch张量torch_tensor=torch.from_numpy(numpy_array)# 查看PyTorch张量及其数据类型print(torch_tensor)print(torch_tensor.dt...
Note:Numpy数组默认类型是float64,而Tensor数据的默认类型是float64,采用from_numpy()方法或torch.tensor()方法得到的tensor数据类型与numpy一致,即原先的numpy是float64,则得到的tensor也是float64;若采用torch.Tensor()方法(注意这里的T是大写),则得到的tensor为float32。此外,使用from_numpy()方法会共享内存;使用tor...
🐛 Bug >>> import torch >>> import numpy >>> t = torch.tensor(numpy.float64()) >>> t.dtype torch.float32 Should be torch.float64. test_dataloader.py has test_numpy_scalars which was supposed to test for this, but that test historically ra...
这里是将一个list转为torch.tensor,我的list是float32和int64类型的。我猜测有可能pytorch为了正确的存储数据,所以采用了更大的数据类型。我又尝试在将list转为torch.tensor的时候,手动设置tensor的dtype,最终内存泄漏的问题解决了。 结语 当然刚才那只是猜测,我把泄漏和没泄漏两种情况下torch.tensor的dtype打印了出来,...
注意, 若不显式注明dtype='float32', 会自动转换为float64的tensor, 不确定对训练结果和速度有何影响 (pytorch的默认数据类型为float32). 总之, 下次直接把图片保存为numpy格式会更方便些.
PyTorch里面最基本的操作对象就是Tensor,Tensor是张量的英文,表示的是一个多维的矩阵,比如零维就是一个点,一维就是向量,二维就是一般的矩阵,多维就相当于一个多维的数组,这和numpy是对应的,而且PyTorch的Tensor和numpy的ndarray可以相互转换,唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray只能在CPU上运行。
只是表象,pytorch的print打印默认只显示4位。若要打印8位,在代码中进行如下设置,就可以了:torch.set...
ndarry的数据类型:float64tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]],device='cuda:0',dtype=torch.float64) 通过numpy 数组来创建「torch.from_numpy(ndarry):从 numpy 创建 tensor」注意:这个创建的 Tensor 与原 ndarray「共享内存」, 当修改其中一个数据的时候,另一个也会被改动。
>>>torch.tensor(3e38,dtype=torch.float).log()tensor(88.5968)>>>torch.tensor(4e38,dtype=torch.float).log()tensor(inf) 我们可以看到,M 位于 3e38 到 4e38 之间,接下来我们可能会尝试继续精确查找,其实这完全没有任何的意义,因为 ln(3e38)=88.5968 和 ln(4e38)=88.8845,结果没有差多少。因此,就算...
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]) ...