torch float转int 文心快码BaiduComate 在PyTorch中,将float类型的tensor转换为int类型,你可以使用.int()方法或.to(torch.int)函数。以下是详细的步骤和代码示例: 步骤1: 读取需要转换的float类型tensor数据 首先,你需要有一个float类型的tensor。这里我们创建一个示例tensor: python import torch # 创建一个float...
x = x.type(torch.IntTensor) print("转换后张量的数据类型:", x.dtype) 上述代码创建了一个包含浮点数的张量,并将其转换为整数类型。在输出结果中,我们可以看到原始张量的数据类型为torch.float32,而转换后的张量的数据类型为torch.int32。 第二步:使用张量的转换函数进行类型转换 除了通过torch.tensor()函数...
在PyTorch 中,您可以使用.to()方法将一个浮点数类型的张量转换为整数类型的张量。要将float32类型的张量转换为int64类型的张量,可以按以下方式操作: 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 = fl...
torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64 数据类型转换: int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float...
- torch.float32 (or torch.float): 32-bit floating point - torch.float64 (or torch.double): 64-bit floating point - torch.int8: 8-bit integer (signed) - torch.int16 (or torch.short): 16-bit integer (signed) - torch.int32 (or torch.int): 32-bit integer (signed) - torch.int64...
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。 print('torch的构造函数') ...
tensor = torch.FloatTensor(list(itertools.chain(*data)))tensor = torch.FloatTensor(data)if all(isinstance(i, (int, float)) for row in data for i in row):tensor = torch.FloatTensor(data)根据实际需求，调整代码以适应张量格式，这样应该可以避免报警并成功创建一个torch.FloatTensor。
# id(tensor_data_int) == id(tensor_data_f): False # tensor_data_int.storage().type(): torch.int32 torch.float32 # id(tensor_data_int.storage()) == id(tensor_data_f.storage()): True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
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...
相同点: 将网络的权重参数从float32转换成int8 不同点: PTSQ需要将和训练集分布近似的数据喂给模型,然后计算activation的量化参数,因此PTSQ更能量化全局模型,加快模型速度 PTQ和QAT的区别: 和PTQ不同的是,QAT在训练过程中就开启了量化功能,原因在于量化的本质是将模型的高精度转换成低精度,很有可能导致模型性能...