dtype:Tensor中元素的数据类型。 device:Tensor所在的设备,如CPU或GPU。 import torch device = torch.device("cpu") # 创建一个2x3的浮点数Tensor tensor = torch.tensor([2, 3], dtype=torch.float, device=device) print(f"Shape of tensor:
torch.LongTensor 默认数据类型是 int64 数据类型转换: int 和 float 之间的转换可以通过 () 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float32) 将 float16 转为 float32 。 t=t.f...
importtorchimporttorch.nnasnntorch.tensor([0,1])torch.tensor([[0.11111,0.222222,0.3333333]],dtype=torch.float64,device=torch.device('cuda:0'))# 在CUDA设备上创建小数型张量torch.tensor(3.14159)# 创建一个零维(标量)张量torch.tensor([])# 创建一个空张量(大小为(0,)) output: >>>tensor([0,1...
默认情况下,.float()会将张量转换为torch.float32类型。 python import torch # 创建一个float64类型的张量 tensor_float64 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float64) print(f"original dtype: {tensor_float64.dtype}") # 使用.float()方法转换为float32 tensor_float32 = tensor_float64....
dtype=torch.float64, device=torch.device('cuda:0')) # creates a torch.cuda.DoubleTensor 1. 2. 3. 运行结果: tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') 1. torch.tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) ...
1>>>#测试精度位数变化情况2>>> d=100+b3>>>d4tensor([100.33333333333332859638], dtype=torch.float64) 5. 建议 使用torch.set_default_dtype(torch.double)设置默认的数据类型为双精度浮点,使用torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)在设置默认数据类型的同时会设置torch.tensor接口的默认类型。[3...
# Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device='cuda')print(t) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 typeofdata:float64tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]],device='cuda...
方式一:利用torch.tensor()直接创建 data: 数据,如list,numpy等; dtype: 数据类型,默认与data的一致; device: 所在设备,CPU/GPU; requires_grad: 是否需要梯度; pin_memory: 是否存于锁页内存; 例: arr=np.ones((3,3))print("arr的数据类型:",arr.dtype)# float64x=torch.tensor(arr,device="cuda")...
device=torch.device('cuda:0')) # creates a torch.cuda.DoubleTensor tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') >>> torch.tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416)
ndarray的数据类型: float64 tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) 1. 2. 3. 4. torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor 注意:从torch.from_numpy创建的tensor与原ndarray共享内存,当修改其中一个的数据,另一个也会被改动。