在PyTorch中,如果你有一个数据类型为`float32`的张量`X_train_crf`,并且你想要将其转换为`long`类型,你可以使用`.long()`方法或者`.to(torch.int64)`方法来实现这个转换。`.long()`是PyTorch中将张量转换为64位整数的标准方法,而`.to(torch.int64)`则提供了更多的灵活性,允许你指定具体的
这段代码首先创建了一个 torch.float64 类型的张量,然后使用 .to(torch.float32) 方法将其转换为 torch.float32 类型。最后,打印出转换前后的张量数据类型,以验证转换是否成功。 注意,在转换过程中可能会存在精度损失,因为 torch.float32 类型的精度低于 torch.float64 类型。因此,在进行类型转换时,需要根据具体应...
在PyTorch中,torch.float()是一个Tensor的方法,用于将Tensor转换为浮点数。PyTorch支持多种浮点数类型,如torch.float16,torch.float32和torch.float64。在训练模型时,选择正确的浮点数类型很重要。较高的浮点数类型意味着更多的内存和计算成本,但可以提供更高的数值精度。较低的浮点数类型可以降低内存和计算成本,但会...
In [6] x.gather(paddle.to_tensor(sample_lst)) Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [1 , 6 , 8 , 12]) 3. 改变Tensor的dtype类型3.1 Tensor.float() -> Tensor.astype('float32')# Torch Code: tensor=torch.IntTensor([1,2,3,4]) tensor.float() #...
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=float) tanh = nn.Tanh() y = tanh(x) print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结果: tensor([0.7616, 0.9640, 0.9951, 0.9993], dtype=torch.float64) 1. 2. ReLu、Sigmoid等都在nn中,直接调用即可获得其对应的函数。
float()) # Still "torch.float32" print(x.type(torch.DoubleTensor)) # Prints "tensor([0., 1., 2., 3.], dtype=torch.float64)" print(x.type(torch.LongTensor)) # Cast back to int-64, prints "tensor([0, 1, 2, 3])"
cuda().to(torch.int8) print("x: ",x) print("linear.weight: ",linear.weight) with torch.inference_mode(): dense_output = torch.nn.functional.linear(x.to(torch.float16), linear.weight.to(torch.float16), bias.to(torch.float16)) out_dense_cpu = dense_output.cpu() dense_output_int...
(batchsize, 256, 64, 64), dtype=torch.float16).to("cuda") #通过输入tensor直接推测# ]# enabled_precisions = {torch.float16}# with torch_tensorrt.logging.info():# trt_decoder = torch_tensorrt.compile(mydecoder, inputs = myinputs,# enabled_precisions = enabled_precisions,# truncate_...
y_test=torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).view(-1, 1) # Define the model classSimpleNN(nn.Module): def__init__(self, input_dim): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1=nn.Linear(input_dim, 64) self.fc2=nn.Linear(64, 32) ...
torch.double() #将该tensor转换为double(float64)类型 torch.float() #将该tensor转换为float(float32)类型 torch.char() #将该tensor转换为char类型 torch.byte() #将该tensor转换为byte类型 torch.short() #将该tensor转换为short类型 tensor.grad & tensor.grad_fn (grad_fn.next_functions) tensor标量与...