,True或False等,mask.size(0)必须与tensor的size(0)相等 value: 根据mask中的True对应的位置填充为这个值 >>> a=torch.tensor([1,0,2,3]) >>> a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=torch.tensor(-1e9)) >>> tensor([-1.0000e+09, -1.0000e+09, 2.0000e+00, 3.0000...
1、tensor类型的数据声明: A、 import torch import numpy as np from torch.autograd import Variable running_corrects = 0.0 # 声明一个单一变量3,Tensor默认的tensor类型是(torch.FloaTensor)的简称 a=torch.Tensor([3]) aa=torch.Tensor(0) # 其中tensor默认生成的数据类型是int64位的 aaa=torch.tensor([...
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...
除了从torch.tensor转换为torch.FloatTensor之外,还可以进行其他类型的数据类型转换,例如从torch.tensor转换为torch.IntTensor或从浮点数类型转换为整数类型等。在进行这些转换时,同样需要注意目标数据类型的兼容性和数据的有效性。另外,需要注意的是,虽然torch.tensor和torch.FloatTensor都是PyTorch中的张量类型,但它们在实际...
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...
常用类型有 : torch.IntTensor、 torch.FloatTensor torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FloatTensor)的简称 tensor.dtype 2.类型转换 方法一:简单后缀转换 tensor.int() tensor.float() tensor.double() 方法二:使用torch.type()函数 tensor.type(torch.FloatTensor) ...
(1)Tensor到Numpy array可以使用data.numpy(),其中data的类型为torch.Tensor。 (2)Numpy array到Tensor可以使用torch.from_numpy(data),其中data的类型为numpy.ndarray。 2.3 CPU tensor之间的转换或GPU tensor之间的转换 (1)一般只要在tensor后加long(),int(),double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类...
int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype) 输出结果: 代码语言:javascript 复制 torch的浮点数与整数的默认数据类型 tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8 tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64 ...
torch.ShortTensor(2,3) #构建一个2*3 Short类型的张量 torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量 torch.LongTensor(2,3) #构建一个2*3 Long类型的张量 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(torch.FloatTensor(2,3).type())#构建一个2*3Float类型的张量print(torch.DoubleTensor(2,3)....
* array str 转 int b = a.astype(int) * numpy 转 tensor a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) print(t) #tensor([ 1, 2, 3]) 3.tensor float 转long import torch a = torch.rand(3,3) print(a) b = a.long() print(b) # ...