torch.tensor是PyTorch中所有张量的基类,而torch.FloatTensor则是一种特殊类型的张量,它表示浮点数类型的张量。在大多数情况下,我们使用torch.FloatTensor来存储和处理数值数据,因为它提供了更多的数值精度和灵活性。要进行数据类型转换,可以使用PyTorch提供的.to()方法或astype()方法。下面是一个简单的示例,演示如何将一...
torch.Tensor 是默认的 tensor 类型(torch.FloatTensor)的简称,即 32 位浮点数数据类型。 1.2 Tensor 的属性 Tensor 有很多属性,包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。 数据类型:可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值,来设定不同的 Tensor 数据类型。 维度:不同类型的数据可以用不同维度(dimens...
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...
当然FloatTensor也能传入数据本身,如上图第二个实例,为避免混淆一般不这样使用 生成未初始化数据 使用上方三个函数可以生成未初始化的tensor数据,当然并不是说未初始化就没有数据,而是数据是随机的并不是我们所输入的数据,如何使用之前的博客已经讲过不再赘述。 未初始化tensor会出现的一些问题 从上面的实例中我们可...
3.2.1 方式一:torch.tensor # torch.tensor 这种方式只能创建元素维度一致的数组 data = [[1, 2], [3, 4]] x_data = torch.tensor(data) 注意:不要使用 tensor.Tensor()创建tensor。tensor.Tensor()是torch.FloatTensor的别名,所以创建的都是浮点型tensor。应该首选使用上面的 torch.tensor()。 下面的例子...
torch.FloatTensor torch.CharTensor torch.ByteTensor torch.ShortTensor 使用torch.type()函数 type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象,用法如下: ...
小写的tensor只接受现有的数据; 而大写的Tensor相当于就是FloatTensor,既可以接收现有的数据,也可以接受shape来创建指定形状的Tensor。 仅指定维度的初始化(未初始化) 前面都提供了里面元素的具体值,也可以按照shape来创建,而先不为其提供具体值。 # 生成2行3列的数据 ...
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。
Pytorch Tensor 常用操作 https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。 device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存。它包含了设备的类型(cpu、cuda)和可选设备序号。如果这个值...
前面我们学习了pytorch的默认数据类型是torch.FloatTensor,那么本节课程我们将学习如何将不同的数据类型之间进行数据转换？还会学习tensor中cpu和gpu的转换，以及tensor和numpy以及python之间的类型转换，在实际编程中，可能这些需要时刻使用的。不同类型之间的转换 不同类型之间的转换非常简单，只需要在Tensor后加 .long(),...