importtorch# 创建一个布尔类型的Tensorbool_tensor=torch.tensor([True,False,True,False],dtype=torch.bool)print("布尔Tensor:",bool_tensor)# 将布尔Tensor转换为整型Tensorint_tensor=bool_tensor.int()print("整型Tensor:",int_tenso
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)) #/***...
torch.CharTensor(2,3)#构建一个2*3Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3)#构建一个2*3Short类型的张量 torch.IntTensor(2,3)#构建一个2*3Int类型的张量 torch.int32 torch.LongTensor(2,3)#构建一个2*3Long类型的张量 torch.int64
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...
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...
# torch.int()将该tensor投射为int类型 newtensor = tensor.int() # torch.double()将该tensor投射为double类型 newtensor = tensor.double() # torch.float()将该tensor投射为float类型 newtensor = tensor.float() # torch.char()将该tensor投射为char类型 ...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
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: 图片 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...
自动混合精度训练，自动将网络中的合适的算子由 FP32 单精度计算转换成 FP16 半精度浮点进行计算，不仅可以减少 GPU 显存占用，而且可以提升整体性能，在支持 Tensor Core 的 GPU 设备上还会使用 Tensor Core 进一步加速训练。再打开卷积试跑优化，测试得到了 7% 的加速，总加速为 43% cudnn 的 convolution 算子...
TensorRT支持在Tensor Core上执行深度学习模型的稀疏层,而Torch-TensorRT将这种稀疏支持扩展到卷积和全连接层。 举个例子 比如,用EfficientNet图像分类模型进行推理,并计算PyTorch模型和经过Torch-TensorRT优化的模型的吞吐量。 以下是在NVIDIA A100 GPU上取得的结果,batch size为1。