每个torch.Tensor都有torch.dtype,torch.device,和torch.layout。 torch.dtype torch.dtype是表示torch.Tensor的数据类型的对象。PyTorch有八种不同的数据类型: 使用方法: >>> x = torch.Tensor([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])>>> print x.type() torch.FloatTensor torch.device torch.device代表将t...
importtorch# 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,我们首先创建了一个浮点数类型...
a = torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.], dtype=torch.float64) print(a, a.dtype) print(b, b.dtype) 【运行结果】 tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8 tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64 张量的数据类...
在pytorch中,dtype=uint8的数据类型往往可以用作掩码,0表示舍弃对应项,1表示选取对应项。通过设置不同的0或1的值,对另外的tensor进行选择性选取: 例如: t=torch.rand(4,2)"""tensor([[0.5492, 0.2083],[0.3635, 0.5198],[0.8294, 0.9869],[0.2987, 0.0279]])""" # 注意以下mask数据类型是 uint8mask=to...
the desired devicedtype: torch.dtypethe desireddtypeseed : int ignored Returns --- ManifoldTensor """self._assert_check_shape(size2shape(*size),"x")returngeoopt.ManifoldTensor( torch.zeros(*size,dtype=dtype, device=device), manifold=self ) 开发...
label_fft1=torch.rfft(label_img4,signal_ndim=2,normalized=False,onesided=False)# label_img4为一张图片,dtype=torch.float32,size比如为[1,3,64,64] 旧版本中torch.rfft()的参数说明为 input(Tensor) – the input tensor of at leastsignal_ndimdimensions ...
🐛 Describe the bug Hi there, I ran the following code on CPU or GPU, and observed that torch.tensor([0.01], dtype=torch.float16) * torch.tensor(65536, dtype=torch.float32) returns INF. The second scalar operand (torch.tensor(65536, dtype...
print(x[x.remainder(2)==0])#取模2得0的元素 print(x.numel())#计算元素总个数:4*5*3=60 print(torch.cat((x1,x2),dim=0).s…
torch_dtype参数 在使用torch_dtype参数时,可以传入的值包括以下几种常见的数据类型: 1. torch.float32或者torch.float,32位浮点型数据类型。 2. torch.float64或者torch.double,64位浮点型数据类型。 3. torch.float16或者torch.half,16位半精度浮点型数据类型。 4. torch.int8,8位有符号整型数据类型。 5. ...
Fix np.int depreciation issues. Allow specifying nrows and ncols when visualizing a list of tensors. Fix unexpected white spaces when saving figures. See the complete changelogs. Installation Install from PyPI: pip install torchshow Alternatively, you can install directly from this repo to test ...