具体可见https://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html 此外numpy库中一个常用的库是numpy.random 此外python标准库中也有random模块,与numpy中的random模块有一点区别。一般生成随机数,打乱一维数组等,可以用标准库中的random模块,而与随机数组相关的用numpy.random即可。 名叫random的模块有三个,python标准库中一...
不要使⽤a.dtype指定数据类型，会使数据丢失 #numpy转化float类型 b= np.array([1,2,3])b.dtype= np.float32 print(b)print(b.dtype)[1.e-45 3.e-45 4.e-45]float32 不要⽤float代替np.float，否则可能出现意想不到的错误 不能从np.float64位转化np.float32，会报错 np.float64与np.float...
import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a, 1, out=a) print(a) print(b) out: [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) 当然还有能在GPU上运算的CUDA tensors 先判断cuda有没有安装好: torch.cuda.is_available()...
numpy转tensor: x=np.ones(5) y=torch.from_numpy(x) print(x,y) y+=1 print(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 运行结果: [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64 ...
import torch # 创建一个示例的浮点数张量 float_tensor = torch.tensor([1.5, 2.7, 3.2], dtype=torch.float32) # 将浮点数张量转换为整数类型(int64) int_tensor = float_tensor.to(torch.int64) print("浮点数张量:", float_tensor) print("整数类型张量:", int_tensor) 在这个示例中,我们首先创建...
dtype 数组的数据类型当然也可以改变,我们可以使用 astype() 改变数组的数据类型,不过改变数据类型会创建一个新的数组,而不是改变原数组的数据类型。 >>>arr_2_d.dtype dtype('float64') >>>arr_2_d.astype('int32') array([[1,2], [3,4]], dtype=int32) ...
StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)# Convert to PyTorch tensorsX_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).view(...
new_data_tensor=torch.tensor(new_data,dtype=torch.float32)# 如果在GPU上训练,则需要将模型和数据移到GPU上 # 这里假设我们在CPU上运行 device=torch.device('cpu')wqrf.to(device)new_data_tensor=new_data_tensor.to(device)# 添加一个batch维度(如果需要的话)iflen(new_data_tensor.shape)==2:new_...
to(dtype=conv_bias_dtype) return torch.nn.Parameter(fused_conv_w, conv_w.requires_grad), torch.nn.Parameter(fused_conv_b, conv_b.requires_grad) 搜集量化数据的范围并计算量化缩放尺度 def _minmax_scale_zeropoint(min_val, max_val, qmin=-127, qmax=128, eps=torch.finfo(torch.float32)....
2.6 从numpy创建Tensor# Torch code: x = torch.from_numpy(x).float() # PaddlePaddle code x = paddle.to_tensor(x).astype(np.float32) In [7] import paddle x=paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) sample_lst=[0,5,7,11] x[sample_lst] Tensor(shape=[4], dtype...