,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([...
因此,在进行数据类型转换之前,最好先检查数据的类型和内容。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.te...
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(), short()。我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同,在Numpy当中,我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。如果是高维数组进行转置...
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) ...
2.1 CPU tensor和GPU tensor之间的转换 (1)从CPU tensor到GPU tensor,使用data.cuda()。 (2)从GPU tensor到CPU tensor,使用data.cpu()。 2.2 Tensor与Numpy array之间的转换 (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...
h>#include<iostream>intmain(){autox=at::tensor(1.0);floatx_val=x.item().toFloat();std::...
int_tensor=tensor.int()print(int_tensor)# torch.double()将该tensor投射为double类型 double_tensor=tensor.double()print(double_tensor)# torch.float()将该tensor投射为float类型 float_tensor=tensor.float()print(float_tensor)# torch.char()将该tensor投射为char类型 ...
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 ...