原型:type_as(tensor)按给定的tensor确定转换的数据类型–如果类型相同则不做改变–否则改为传入的tensor类型–并返回类型改变的tensor数据。 data = torch.ones(2, 2) data_float = torch.randn(2, 2) # 这里的数据类型为torch.float64 print(data.dtype) #result: torch.int64 # 可能在操作过程中指定其他...
在Pytorch中，tensor类型转换功能由两个主要方法实现：type()和type_as()。type()方法用于直接指定tensor的数据类型，而type_as()则更为智能，它会根据给定的tensor动态调整数据类型。type_as()函数的基本用法是type_as(tensor)，它的工作原理是检查输入的tensor的当前类型，如果与目标类型一致，它会保持...
t1=torch.LongTensor(3,5)print(t1.type())# 转换为其他类型 t2=t1.type(torch.FloatTensor)print(t2.type())torch.LongTensor torch.FloatTensor 使用type_as()函数 这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张...
)).type_as(src.data)).to(self.device), r2l_memory_cur, r2l_trg_mask=None) elif self.feature_mode == 'two' or 'three' or 'four': out = self.l2r_decode(Variable(y_tm1).to(self.device), model_encodings_cur, src_mask_cur, ...
t = torch.LongTensor(3, 5) t= t.type(torch.FloatTensor) 3.变量调用pytorch中的type_as函数 如果张量已经是正确的类型,则不会执行操作。具体操作方法如下: t = torch.Tensor(3,5) tensor= torch.IntTensor(2, 3) t= t.type_as(tensor) ———...
type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象。 用法如下: self= torch.LongTensor(3,5)# 转换为其他类型printself.type(torch.FloatTensor) 三、使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。
我们使用 some_tensor.type_as(another_tensor) 以确保在正确的设备(即GPU、CPU)上初始化新的张量。 Lightning会自动将数据加载程序数据放在正确的设备上 我们需要动态地向正确的设备添加张量。 我们建议使用 type_as 的方式 。 此示例演示如何在LightningModule中使用多个数据加载器。
FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy 这是由于tensorflow版本和numpy版本不兼容导致: 我tensorflow版本是2.0.0,numpy版本是1.17.4 使用: !pip show numpy可以查看numpy的版本 ...
import torchimport torch.nnimport torch.optimimport torch.profilerimport torch.utils.dataimport torchvision.datasetsimport torchvision.modelsimport torchvision.transforms as T 然后准备输入数据。在本教程中,我们使用 CIFAR10 数据集。将其转换为所需的格式,并使用DataLoader加载每批数据。
# 大模型加载到小模型中 from pickle import FALSE import torch import torch.nn as nn torch.manual_seed(seed=20200910) from test import Model print('cuda(GPU)是否可用:',torch.cuda.is_available()) # cuda(GPU)是否可用: True print('torch的版本:',torch.__version__) # torch的版本: 1.2.0+...