32位整型torch.IntTensor, 64位整型torch.LongTensor。 类型之间的转换 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.FloatTe...
torch.Tensor是python类,会调用自己的构造函数,是默认张量类型torch.FloatTensor的别名,所以数据传入时会使用全局默认类型(FloatTensor) 而torch.tensor会根据输入的数据进行推断,根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor torch.FloatTensor torch.DoubleTensor ,torch.tensor是一个函数 特别的:当输入数据是一个常数n时,t...
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...
torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongnTensor对应torch.int64。LongTensor常用在深度学习中的标签值,比如分类任务中的类别标签1,2,3等,要求用int64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用作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则根...
python里torch python里torch.LongTensor, pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor(张量),它就是一个多维矩阵。它和numpy唯一的不同就是,pytorch可以在GPU上运行,而numpy不可以。Tensor的基本数据类型有五种:32位浮点型:torch.FloatTensor。pyorch.Tenso
torch.Tensor,torch.Tensor是一个包含单一数据类型元素的多维矩阵。Torch定义了9种CPU张量类型和9种GPU张量类型:DatatypedtypeCPUtensorGPUtensor32-bitfloatingpointtorch.float32ortorc...
torch double类型转化为float类型 在PyTorch中,将DoubleTensor转换为FloatTensor可以使用以下代码: java Copy code double_tensor = torch.randn(3, 3, dtype=torch.double) float_tensor = double_tensor.float() 这里使用float()方法将DoubleTensor转换为FloatTensor。
优先使用:**torch.tensor(已有数据,dtype=torch.float)**这个方法比较好 可以看例子。这也可以反向运行。 实际上torch.FloatTensor()的输入最好是列表等,而不是一个数字。 智能推荐 pytorch中 _,preds=torch.max(outputs,1)的问题 说明: _,preds=torch.max(outputs,1),这几天用pytorch写代码,一开始出现这句...
解决报错Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
torch.FloatTensor(2,3) 构建一个2*3Float类型的张量 torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3Double类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2*3Byte类型的张量 torch.CharTensor(2,3) 构建一个2*3Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2*3Short类型的张量 ...