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。
int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 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.float32 和 t=t.torch.float32 都是错的。 t...
PyTorch支持多种数据类型,如torch.float32、torch.int64、torch.bool等。 2. 使用.to()或.type()方法进行tensor类型转换 PyTorch提供了两种主要的方法来进行tensor类型转换:.to()和.type()。 .to()方法: .to()方法不仅可以用于改变tensor的数据类型,还可以用于改变tensor的设备(如CPU到GPU)。使用.to()方法...
tensor([1, 2, 3]) torch.int64 tensor([1., 2., 3.]) torch.float32 从以上例子可以看出: torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongnTensor对应torch.int64。LongTensor常用在深度学习中的标签值,比如分类任务中的类别标签1,2,3等,要求用int64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor...
importtorcha=[1,2,3,5]b=[1.2,3.3,5.6]da=torch.tensor(a)# 此时da的数据是tensor.int64的类型,此时是默认的数据类型db=torch.tensor(b)# 此时db的数据是tensor.float32的类型,此时是默认的数据类型daa=torch.tensor(a,dtype=torch.long)# 此时da的数据是tensor.int64的类型,这是指定的数据类型# 在指定...
如果索引张量具有不同的数据类型,你可以使用to()方法将其转换为正确的数据类型。例如,如果张量indices的数据类型是torch.float32,你可以使用indices.to(torch.int64)将其转换为长整型张量。 3. 确保正确的维度 这个错误的另一个常见原因是索引张量没有所需的维度。例如,如果你要索引一个二维张量,那么索引张量也应该...
tensor.long().dtype: torch.int64 tensor.half(): tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float16) tensor.float(): tensor([0., 1., 2., 3.]) tensor.float().dtype: torch.float32 tensor.double(): tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float64) ...
1.1 默认整数与浮点数 默认整数是int64，占用8个字节；默认浮点数是float32，占用4个字节。1.2 dtype修改变量类型 通过dtype关键字可修改变量类型，例子包括torch.float64、torch.float32、torch.float16、torch.int64、torch.int32、torch.int16、torch.int8与torch.uint8、torch.bool。1.4 数据类型...
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 有两种函数 一种是torch.from_numpy() 第二种是torch.tensor()其中用这种,还可以转换数据类型 ...