tensor_in = torch.FloatTensor([[2,3,4],[1,0,0]]).resize_(2,3,1) #表示 >>>seq_lengths=[3,1] >>>pack = pack_padded_sequence(tensor_in,seq_lengths,batch_first=True) >>>pack PackedSequence(data=tensor([[2.], [1.], [3.], [4.]]), batch_sizes=tensor([2, 1, 1]), ...
注意:从上面可以看出torch声明变量的时候使用:Tensor()跟tensor()两个函数声明的得出的数据类型是不一样的,不过其作用倒是一样的,这两者声明的都是CPU的数据类型,所以使用到GPU的使用需要使用(.cuda())来把数据加载到gpu,或者在声明数据的时候就使用gpu tensor类型来声明,其是torch.cuda.FloatTensor()等,具体类型...
(1)CPU或GPU张量之间的转换 一般只要在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换; 例如:Torch.LongTensor--->Torch.FloatTensor, 直接使用data.float()即可 还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTenso...
将tensor投射为long类型:newtensor = tensor.long() 将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型:newtensor = tensor.half() 将tensor投射为int类型:newtensor = tensor.int() 将tensor投射为double类型:newtensor = tensor.double() 将tensor投射为float类型:newtensor = tensor.float() 将tensor投射为char类型:new...
相同数据类型的tensor才能做运算 一个例子: torch.FloatTensor(2,3) #构建一个2*3 Float类型的张量 torch.DoubleTensor(2,3) #构建一个2*3 Double类型的张量 torch.HalfTensor (2,3) #构建一个2*3 HalfTenso类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) #构建一个2*3 Byte类型的张量 ...
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) 方法三:使用type_as(tensor)将tensor转换为指定tensor的类型 3.tensor创建--指定维度和数据类型 ...
在Numpy当中,我们通过astype方法转换类型,而在Tensor当中将这个方法拆分,每一种类型都有自己的转化函数。 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: ...
(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...
该weights图层的self.fully_connected,另一方面是float。当通过该层馈送数据时,会应用矩阵乘法,并且该...
h>#include<iostream>intmain(){autox=at::tensor(1.0);floatx_val=x.item().toFloat();std::...