一般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类型转换 此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型张量。 a1.type_as
2.如果输入数据在转变为torch.tensor前是以numpy数组的形式存储的,我们可以将数据提前转变为float32形式,具体如下: # train_set是numpy.array形式的输入数据 import numpy as np X = train_set.astype(np.float32); 3.将模型参数类型转化为与输入张量(tensor)一致的类型。在这个例子里,模型参数需转化为DoubleTe...
错误与Detectron2 : RuntimeError:输入类型(torch.cuda.DoubleTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)...
torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor等等。 torch.int8对应的类是torch.CharTensor,而torch.uint8对应的类是torch.ByteTensor。torch.Tensor是torch.FloatTensor的别名,即默认数据类型为32位浮点型。 创建时指定数据类型 double_points = torch.ones(10, 2, dtype=torch.double) short_points = torch.tensor([[1,...
其中data可以是:list, tuple, NumPy ndarray, scalar和其他类型。torch.tensor会从data中的数据部分做拷贝(而不是直接引用),根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor、torch.FloatTensor和torch.DoubleTensor。 这里再说一下torch.empty(),根据https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?highlight=empty#torch....
torch.DoubleTensor对应torch.float64; 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...
DoubleTensor) >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor torch.float64 torch.numel(input)→ int Returns the total number of elements in the input tensor. Parameters input (Tensor)– the input tensor. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >...
其函数原型是:torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)其中data可以是list || tuple || array || scalar等类型。 torch.tensor可以从data中的数据部分做拷贝copy(而不是直接引用),根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor。
FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型 torch.DoubleTensor对应torch.float64 torch.tensor则有一个推断的能力,加入输入的数据是整数,则默认int64,相当于LongTensor;假如输入数据是浮点数,则默认float32,相当于FLoatTensor。刚好对应深度学习中的标签和参数的数据类型,所以一般情况下,直接使用tensor就...
例如,如果设置了 torch.DoubleTensor(即 torch.float64),那么在使用 torch.tensor() 创建张量时,没有显式指定类型的浮点数将默认为 torch.float64。 使用方法和示例 以下是 torch.set_default_tensor_type 的使用示例: import torch # 检查一个新创建的浮点张量的默认类型 print(torch.tensor([1.2, 3]).dtype...