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...
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。 如果张量已...
PyTorch可以使用set_default_tensor_type函数设置使用的Tensor类型。 # 使用上表中的64位浮点类型(torch.DoubleTensor)torch.set_default_tesor_type('torch.DoubleTensor') 对于Tensor之间的类型转换,可以通过type(new_type)、type_as()、int()等多种方式进行操作,尤其是type_as()函数,最为常用。 #创建新Tensor,...
使用torch.type()函数; 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。 使用独立函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch tensor = torch.randn(3, 5) print(tensor) # torch.long() 将tensor投射为long类型 long_tensor = tensor.long() print(long_tensor) # torch.half...
)).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, ...
使用torch.type()函数,直接显示输入需要转换的类型 使用type_as()函数,将该tensor转换为另一个tensor的type 使用独立的函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch tensor=torch.randn(2,2)print(tensor.type())# torch.long()将tensor转换为long类型 ...
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) ——— 版权声明:本文为CSDN博主「啧啧啧biubiu」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转...
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+...