在这个例子中,原始tensor的数据类型是torch.float32,转换后的数据类型变为torch.int32,同时tensor的形状保持不变,值被截断为最接近的整数。
pytorch 将tensor张量float32 转为int 目录 第1关:Numpy桥 第2关:Tensor 创建 第3关:Tensor 切片及索引 第4关:数学运算 第5关:Reshape 第1关:Numpy桥 本关任务: 程序中将提供一个numpy.ndarray类型的变量np_data,利用下文所介绍的from_numpy 方法,转换为对应的 tensor 类型。 import torch import numpy as ...
实数:tf.float32 tf.float64 整数:tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔:tf.bool 复数:tf.complex64 tf.complex128 1、tf.to_bfloat16函数 将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated) tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16' ) 1. 2. 3. 4. 参数: x:张量或稀疏张量或索引切片。
(1)如果tensor只有一个元素,然后转换成int或者float类型的时候直接用int()或者float()就可以了; (2)如果tensor含有多个元素,转换成ndarray时就要用x.detach().numpy()操作了(视情况使用,cpu());
2. 使用float()、int()转换scalar # float()和int()只能转换scalar,不能转高维度tensorX=torch.tensor([1],dtype=torch.bool)print(X)print(int(X))print(float(X))"""tensor([True])11.0""" 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...
我们可以调用内置函数将它们互相转化,这些转换函数有:long(), half(), int(), float(), double(), byte(), char(), short()。我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同,在Numpy当中,我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。如果是高维数组进行转置...
tensor 类型转换 在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可,也可以用.to()函数进行转换,所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html import torch a= torch.DoubleTensor((3,2)) print(a.dtype) a= a.float()...
pytorch tensor转int_numpy和pytorch tensor 转换为 numpy 采用.numpy()函数即可 代码语言:javascript 复制 a=torch.tensor([1,2,3])print(a)print(type(a))printa.dtype)b=a.numpy()print(b)print(type(b))print(b.dtype) 输出: torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 float32 不过 ...
ones((2, 3), dtype=torch.int16) print(a) b = torch.rand((2, 3), dtype=torch.float64) * 20. print(b) # 也可以转换 c = b.to(torch.int32) tensor 的 维度信息(size) 代码语言:javascript 复制 >>> x = torch.ones((1,2,3)) >>> x tensor([[[1., 1., 1.], [1., 1....
mask = mask.float() gold_labels = gold_labels.float() positive_label_mask = gold_labels.eq(self._positive_label).float() negative_label_mask =1.0- positive_label_mask argmax_predictions = predictions.max(-1)[1].float().squeeze(-1)# True Negatives: correct non-positive predictions.correc...