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...
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,...
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...
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...
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 ...
= pad_idx).unsqueeze(1).type_as(src_image_mask.data)# r2l_trg的填充掩码和序列掩码r2l_trg_mask = r2l_pad_mask & sequence_mask(r2l_trg.size(1)).type_as(src_image_mask.data)# src_mask[batch, 1, lens] trg_mask[batch, 1, lens]returnsrc_mask, r2l_pad_mask, r2l_trg_mask, ...
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。
ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) 从只包含一个元素的张量中提取值 value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理,# 相比torch.view,torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。tensor = torch.rand(2...