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 ...
其次,应用Tensor类初始化输入一个整数将返回一个以此为长度的全零一维张量,而tensor函数则返回一个只有该元素的零维张量: 当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及Double...
(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());
# 声明一个单一变量3,Tensor默认的tensor类型是(torch.FloaTensor)的简称 a=torch.Tensor([3]) aa=torch.Tensor(0) # 其中tensor默认生成的数据类型是int64位的 aaa=torch.tensor([3]) aaaa=torch.tensor(0) print(a.dtype) print(aa.dtype)
pytorch tensor转int_numpy和pytorch 采用.numpy()函数即可 代码语言: 输出: torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 float32 不过 一般对tensor 采用 tensor.data() 或者 tensor.detach() 来将变量脱离计算图,不计算梯度。 numpy 转换为 tensor...
# 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...
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: ...
float64:类型是64位的; placePlace(gpu:0) 使用的是gpu 如果这里是CPUPlace:使用的是cpu; stopgradient=True:不求导,不参加梯度更新; [1, 2., 3.]内容是[1., 2., 3.] 王小美 原来这样啊,这个tensor我会了,看我操作吧! In[10] # 一个只有单个整数1的tensor int_1 = paddle.to_...
pytorch bool转成int pytorch tensor转float tensor - 幕布有思维导图模式。 张量类型 类型 - torch.FloatTensor/torch.float32:单精度浮点型tensor,即32位浮点型。 - torch.DoubleTensor/torch.float64:双精度浮点型tensor,即64位浮点型。 - torch.HalfTensor/torch.float16:半精度浮点型tensor,即16位浮点型。