原型:type_as(tensor)按给定的tensor确定转换的数据类型–如果类型相同则不做改变–否则改为传入的tensor类型–并返回类型改变的tensor数据。 data = torch.ones(2, 2) data_float = torch.randn(2, 2) # 这里的数据类型为torch.float64 print(data.dtype) #result: torch.int64 # 可能在操作过程中指定其他...
在Pytorch中，tensor类型转换功能由两个主要方法实现：type()和type_as()。type()方法用于直接指定tensor的数据类型，而type_as()则更为智能，它会根据给定的tensor动态调整数据类型。type_as()函数的基本用法是type_as(tensor)，它的工作原理是检查输入的tensor的当前类型，如果与目标类型一致，它会保持...
使用独立的函数如 int(),float()等进行转换 使用torch.type()函数,直接显示输入需要转换的类型 使用type_as()函数,将该tensor转换为另一个tensor的type 使用独立的函数 import torch tensor = torch.randn(2, 2) print(tensor.type()) # torch.long() 将tensor转换为long类型 long_tensor = tensor.long() ...
使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量 代码语言:javascript 复制 importtorch tensor_1=torch.FloatTensor(5)tensor_2=torch.IntTensor([10,20])tensor_1=tensor_1.type_as(tensor_2)assertisinstance(tensor_1,torch.IntTensor)
方法一:简单后缀转换 tensor.int() tensor.float() tensor.double() 方法二:使用torch.type()函数 tensor.type(torch.FloatTensor) 方法三:使用type_as(tensor)将tensor转换为指定tensor的类型 3.tensor创建--指定维度和数据类型 torch.IntTensor(3,4).zero_() ...
2)在Tensor成员函数type()中直接传入要转换的数据类型。 当你不知道要转换为什么类型时,但需要求a1,a2两个张量的乘积,可以使用a1.type_as(a2)将a1转换为a2同类型。 示例代码: import torch a = torch.randn(2, 3) print(a.type()) # 转换为IntTensort类型 ...
type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type,则返回类型,否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型,则不会执行且返回原对象。 用法如下: self= torch.LongTensor(3,5)# 转换为其他类型printself.type(torch.FloatTensor) 三、使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。
(int64_t);break;default:std::cout<<"type = "<<tensor_torch.dtype()<<std::endl;throwstd::invalid_argument("wrap_torch_tensor_as_ov: unsupported type");break;}std::vector<size_t>ov_shape;for(autos:tensor_torch.sizes())ov_shape.push_back(s);//OV strides are in bytes, whereas ...
_np_qint32= np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])#_np_bfloat16 is defined by a module import.#Custom struct dtype for directly-fed ResourceHandles of supported type(s).np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) ...
Tensor 和tensor唯一区别在于方法名中t的大小写，大写字母T（Tensor）是类构造函数，小写（tensor）是工厂函数。其中，torch.as_tensor 和 torch.from_numpy 也是工厂函数。构造函数在构造一个张量时使用全局默认值，而工厂函数则根据输入推断数据类型。通过torch.get_default_dtype()可以查看dtype的全局默认...