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 ...
(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());
转为32位整型–int32: tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 1. 2. 1 2 转为64位整型–int64: tf.to_int64(x, name=’ToInt64’) 1. 2. 1 2 将x或者x.values转换为dtype # tensor a is [1.8, 2.2], dtype=tf.float # tf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2],dtype=tf.int32 tf.cas...
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们互相转化,这些转换函数有:long(), half(), int(), float(), double(), byte(), char(), shor...
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()...
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...
FloatTensor和LongTensor的转换,TypeError: expected Long (got Float),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(TensorProto.INT32, tf.int32), (TensorProto.INT64, tf.int64), (TensorProto.DOUBLE, tf.float64)]forty, tf_typeintest_cases2: node_def = helper.make_node("Cast", ["input"], ["output"], to=ty) vector = ['2','3'] output = run_node(node_def, [vector]) ...
tensor = tf.cast(tensor,tf.float32)
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...