tensor([1, 2, 3]) torch.int64 tensor([1., 2., 3.]) torch.float32 1.2 dtype修改变量类型 a = torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.], dtype=torch.float64) print(a, a.dtype) print(b, b.dtype) 【运行结果】 tensor([1, 2, 3], dtype=tor...
将张量转换为int64类型。(deprecated) tf.to_int64( x, name='ToInt64' ) 1. 2. 3. 4. 参数: x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。 返回值: 与int64类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。 可能产生的异常: TypeError: Ifxcannot be cast to theint64....
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 数据类型的转换 支持变量类型间...
std::vector<int64_t>torch_shape;for(autos:ov_tensor.get_shape())torch_shape.push_back(s);std::vector<int64_t>torch_strides;for(autos:ov_tensor.get_strides())torch_strides.push_back(s/element_byte_size);//<- torch stride is in term of # of elements, whereas openvino stride is in ...
IEnumerable<Int64> 緩衝區的大小。 data Byte[] 要複製到緩衝區的資料。 傳回 TensorInt8Bit 具有包含指定資料的緩衝區的 8 位帶正負號整數 tensor 物件。 備註 Windows Server 若要在 Windows Server 上使用此 API,您必須搭配桌面體驗使用 Windows Server 2019。
Int64[] 缓冲区的大小。 data Byte[] 要复制到缓冲区中的数据。 返回 TensorInt8Bit 包含包含给定数据的缓冲区的 8 位带符号整数张量对象。 Windows 要求 设备系列 Windows 10, version 1903 (在 10.0.18362.0 中引入) API contract Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (在 v2.0 中引...
# 此时sum返回的数据是int64为的,此时要使用强制转换进行float类型 running_corrects += torch.sum(a == b).float() hh = running_corrects / 4.0 print(hh) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
import numpy as npfrom mindx.sdk.base import Tensor dtypes = [np.uint8, np.int8, np.int16, np.uint16, np.uint32, np.int32, np.int64, np.uint64, np.float16, np.float32, np.double, bool] # 列举numpy的支持的数据类型 shape = [5, 4, 3, 2] # 创建数组格式为4维的数组 try...
torch.int64(torch.long), torch.int32(torch.int), torch.int16,torch.int8, torch.uint8,torch....
tensor.short(): tensor([0, 1, 2, 3], dtype=torch.int16) tensor.long(): tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.long().dtype: torch.int64 tensor.half(): tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float16) tensor.float(): tensor([0., 1., 2., 3.]) ...