Out[48]: tensor([0, 1],dtype=torch.int32) 二、矩阵转为bool型; 1、numpy矩阵转为bool型; 方法1:np.array(x, np.bool) In [66]: x = np.array([0.4, 0.6]) In [67]: np.array(x, np.bool) Out[67]: array([ True, True]) 方法2:x.astype(bool) In [68]: x.astype(bool) Out...
torch.float64 #等同于torch.double torch.float32 #默认 等同于FloatTensor torch.float16 torch.int64 #默认 等同于torch.long torch.int32 torch.int16 torch.int8 torch.uint8 #二进制码,表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候,想要创建指定的变量类型,除了使用dtype关键字来控制,还可以采用特定的构造函数。
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...
PyTorch 支持多种数据类型,例如torch.float32(浮点数),torch.int64(整数),torch.bool(布尔值)等。输出将显示张量的实际数据类型。 如果您想查看标准数据类型的字符串名称,您可以使用.dtype属性的.name属性,如下所示: data_type_name = tensor.dtype.nameprint("张量的数据类型名称:", data_type_name) 这将输出...
Float half python torch 转化为 python float to str 基本数据类型 数值型 Python 中的数据皆是对象,比如被熟知的 int 整型对象、float 双精度浮点型、bool 逻辑对象,它们都是单个元素。举两个例子。 前缀加0x,创建一个十六进制的整数: 0xa5 # 等于十进制的 165...
torch.equal(tensor1, tensor2) → bool 如果两个张量有相同的形状和元素值,则返回True ,否则 False。 即比较张量形状也比较元素值。 torch.ge(input, other, out=None) → Tensor 逐元素比较input和other的大小,即是否 input>=other。 torch.gt(input, other, out=None) → Tensor ...
yhat = (pred >=0.5).astype(int) # 将bool转换成int numpy的矩阵运算# a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])b = np.array([[10 , 10 , 10]])c = np.array([10,10,10])d = np.array([[100] , [100]])print(f"a.shape : {a.shape}")print(f"b.shape : {b.shape}")print...
torch.set_flush_denormal(mode) → bool 禁用cpu非常规浮点 >>> torch.set_flush_denormal(True) True >>> torch.tensor([1e-323], dtype=torch.float64) tensor([ 0.], dtype=torch.float64) >>> torch.set_flush_denormal(False) True ...
torch.bool:布尔类型,用于布尔索引或条件筛选。 3. 说明如何进行dtype之间的转换 在PyTorch中,可以使用多种方法进行dtype之间的转换,包括: 使用张量的方法,如.float()、.int()、.double()等。 使用.to()方法,该方法不仅可以转换数据类型,还可以改变张量所在的设备(CPU或GPU)。 4. 提供一个简单的示例代码,演示...
async (bool) -如果值为True,且源在锁定内存中,则副本相对于宿主是异步的。否则此参数不起效果。 data_ptr(): 返回一个时间戳 double():将Storage转为double类型 element_size():返回参数的size fill_() float():将Storage转为float类型 from_buffer() ...