torch.tensor则根据输入数据得到相应的默认类型,即输入的数据为整数,则默认int64,相当于LongTensor;输入数据若为浮点数,则默认float32,相当于FloatTensor。刚好对应深度学习中的标签喝参数的数据类型,所以一般情况下,直接使用tensor就可以了,但是加入出现报错的时候,也要学会用dtype或者构造函数来确保数据类型
1.pytorch数据结构 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....
3、shuffle:(数据类型 bool) 洗牌。默认设置为False。在每次迭代训练时是否将数据洗牌,默认设置是False。将输入数据的顺序打乱,是为了使数据更有独立性,但如果数据是有序列特征的,就不要设置成True了。 4、collate_fn:(数据类型 callable,没见过的类型) 将一小段数据合并成数据列表,默认设置是False。如果设置成Tru...
数据类型 Tensors可以包含不同类型的数据: 浮点型:例如torch.float32(或torch.float),torch.float64(或torch.double) 整型:例如torch.int8,torch.int16,torch.int32(或torch.int),torch.int64(或torch.long) 布尔型:torch.bool 其他:例如torch.complex64,torch.complex128 ...
2.数据集类 2.1 Dataset基类介绍 在torch中提供了数据集的基类torch.utils.data.Dataset,其源码如下: class Dataset(object): """An abstract class representing a :class:`Dataset`. All datasets that represent a map from keys to data samples should subclass ...
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应,除了不支持str,主要有下面几种形式: torch.float64 # 等同于(torch.double) torch.float32 # 默认,FloatTensor torch.float16 torch.int64 # 等同于torch.long torch.int32 # 默认 torch.int16 torch.int8 torch.uint8 # 二进制码,表示0-255 torch.bool 在创建...
torch包主要是用于多维张量的数据结构和用于张量的数学操作。除此之外,还提供了许多用于张量有效序列化和任意类型的工具,还有一些其他相关的工具。 torch还有一个cuda的版本,如果NVIDIA的算力>=3.0,就可以使用。 张量 torch.is_tensor(obj)->bool 返回对象是否为pytorch的张量。输入参数obj是需要判断的对象。
• device ( torch.device , optional) -- 返回张量的所需设备。默认值:如果 None ,使用当前设备作为默认张量类型。 device 将是 CPU 张量类型的 CPU 和 CUDA 张量类型的当前 CUDA 设备。 • requires_grad ( bool , optional ) -- 如果 autograd 应该在返回的张量上记录操作。默认值: False 。
torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。 classtorch.FloatStorage[source] bfloat16() 将这个存储变为bfloat16类型。 bool() 将这个存储变为bool类型 byte() 将这个存储变为byte类型 char() 将这个存储变为char类型 ...