Tensor of data type int16. WINML_TENSOR_INT32 Tensor of data type int32. WINML_TENSOR_INT64 Tensor of data type int64. WINML_TENSOR_STRING Tensor of data type string. WINML_TENSOR_BOOLEAN Tensor of data type Boolean. WINML_TENSOR_FLOAT16 ...
Specifies the data type of the values in a tensor. DirectML operators may not support all data types; see the documentation for each specific operator to find which data types it supports.
5, 6]])# 获取 Tensor 的形状(shape)print("Tensor shape:", tensor.shape)# 获取 Tensor 的数据类型(dtype)print("Tensor data type:", tensor.dtype)# 获取 Tensor 存储的设备(device)print("Tensor device:", tensor.device)
type: data type of tensor's elements 根据上面的张量说明图,是不是可以将属性和对象对应起来呢? 最后总结一下:在深度学习中,Tensor实际上就是一个多维数组(multidimensional array),其目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。我们通过图示和Python的实例能够想象Tensor的空间构造以及如何用Tensor的属性来构造Tensor。 以...
type(torch.IntTensor) tensor([[0, 0], [1, 0]], dtype=torch.int32) # 使用type_as()函数,将a的类型转换为b的类型 >>> a.type_as(b) tensor([[ 0.1975, -0.3009], [ 1.7323, -0.4336]], dtype=torch.float64) 注意这里提到默认类型为float32,但是在使用from_numpy()函数时创建的tensor将会...
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT 結構 DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC 結構 DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC 結構 DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC 結構 DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC 結構 DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC 結構 DML_GATHER_OPERATOR_DESC 結構 DML_GEMM_OPERATOR_DESC 結...
typeofdata:float64tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]],device='cuda:0',dtype=torch.float64) 其中,cuda表示采用了gpu,0是gpu的标号,由于只有一个gpu,因此是0。 torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy 创建 tensor 注意事项:从 torch.from_numpy 创建的 tensor 于原 ndarray 共享...
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 ...
type 展开章节 概述 张量结构体。 通常用于构造模型图中的数据节点和算子参数,在构造张量时需要明确数据类型、维数、维度信息和量化信息。 起始版本: 9 相关模块: NeuralNeworkRuntime 汇总 成员变量 成员变量名称描述 dataType 指定张量的数据类型,要求从OH_NN_DataType枚举类型中取值。 dimensionCount 指定张量的...
直到最后才转成 FP16,从而使得精度不会明显下降,但是这其实不是 Tensor Core 的限制,Tensor Core 完全可以全程 FP16 运算,所以要实现混合精度,也需要我们在操作描述符内进行控制,这个参数就是操作描述符 convDesc 的 dataType 属性,我们需要将其设置成单精度(CUDNN_DATA_FLOAT)而非半精度(CUDNN_DATA_HALF)才能...