tensor bool转float 文心快码 在PyTorch中,将布尔类型的Tensor转换为浮点类型的Tensor是一个常见的操作。以下是几种实现这一转换的方法: 1. 使用torch.where函数 torch.where函数可以根据条件选择两个Tensor中的元素。通过将布尔Tensor作为条件,并指定True和False时的值,可以轻松实现转换
修改默认类型:torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) 此法仅修改本次文件,若注释掉后,再重启恢复float32类型。 转换类型: --- () a.float() a.half() --- type()方法:x.type(torch.IntTensor) to()方法:(torch.half) type_as()方法:C=A.type_as(B) 注意 只有tensor.flaot32可以进行...
# 其中这里最坑,其中如果sum里面的是bool类型数据,则其返回的是int64为数据类型 # 这就会导致epoch_acc的准确度一直是0 running_corrects += torch.sum(preds == labels.data).float() if phase == 'train': train_loss.append(loss.data[0] / 15) train_acc.append(torch.sum(preds == labels.data)...
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: 我们可以调用内置函数将它...
Tensor 的数据类型 dtype 可以通过 Tensor.dtype 查看,支持类型包括:bool、float16、float32、float64、uint8、int8、int16、int32、int64、complex64、complex128。 同一Tensor 中所有元素的数据类型均相同,通常通过如下方式指定: (2)修改数据类型的方法
也可以通过bool数组获取元素: Tensor运算 Tensor当中有大量的运算api,我们只列举其中最常用的几种,剩下的使用频率不高,大家可以用到的时候再去查阅相应的文档。 加减乘除 Tensor当中支持好几种运算的方法,我们以加法为例来了解一下。首先支持通过符号直接运算: 第二种方法是我们可以调用torch当中的函数,比如加法的函...
# float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensor X = torch.tensor([1], dtype=torch.bool) print(X) print(int(X)) print(float(X)) """ tensor([True]) 1 1.0 """ 3. Tensor to numpy和numpy to tensor tensor to numpy: 转换后的tensor与numpy指向同一地址,对一方的值改变另一方也随之改...
tensor 的数据类型,常见的数据类型有 torch.bool torch.int8 torch.uint8 torch.int16 torch.int32 torch.int64 torch.half torch.float torch.double torch.bfloat 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 可以在创建时通过dtype参数指定数据类型 a = torch.ones((2, 3), dtype=torch.int16...
Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32) """ # 向计算图添加第一个op(Const),输入是一个标量,输出是Tensor a,其名称由两部分组成,即op名称:a在op输出的索引位置. # 向计算图添加第二个op(Const_1,因为op名称要唯一),输入标量,输出Tensor b,其命名规则同上. ...
f1= tf.constant('hellow tensorflow')print(a1.dtype, b1.dtype, c1.dtype, d1.dtype, f1.dtype)#判断类型#<dtype: 'float32'> <dtype: 'int32'> <dtype: 'float32'> <dtype: 'bool'> <dtype: 'string'>print(a1.dtype == tf.float32)#True 可以直接进行比较 ...