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_tensor)# 打印转换后的整型Tensorprint("转换后的整型Tensor:",int_tensor) 1....
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)) #/***...
aprintprintadtype)= 输出: torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 float32 不过 一般对tensor 采用 tensor.data() 或者 tensor.detach() 来将变量脱离计算图,不计算梯度。 numpy 转换为 tensor 有两种函数 一种是torch.from_numpy() 第二种是torch.tensor()其中用这种,还可以转换数据类型 ...
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...
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…
TensorRT是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即 GPU lnference Engine. Tensor 代表张量，即数据流动...
# 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 ...
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 torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 三、tensor数据类型转换 torch.long() 将tensor转换为long类型 torch.half() 将tensor转换为半精度浮点类型 ...
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。在NVIDIA A100 GPU上比较原生PyTorch和...