} return目录 1 int类型 2 String类型 1 int类型 <if test="status != null"> and ...
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') a = torch.IntTensor([1,2,3]) b = torch.LongTensor([...
1回答 Pytorch: torch.int32 to torch.long 、、 正如在磁贴中一样,我想知道如何将数据类型从torch.int32更改为torch.long,因为我在代码中获得了以下错误: ValueError:参数edge_index的类型必须为torch.long,但找到的类型为torch.int32。 浏览589提问于2021-07-14得票数 0 1回答 RuntimeError:应为标量类型Long...
# Torch Code: torch.IntTensor([1,2,3,4,5,6,7,8]) #output: #tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], dtype=torch.int32) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8.8],dtype='int32') #output: #Tensor(shape=[8], dtype=int32, place=Place(cpu), stop_...
# 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据dataset_size = len(dataset)subset_size = int(0.2 * dataset_size)subset_indices = np.random.choice(dataset_size, subset_size, replace=False) subset = Subset(dataset, subset_indices)prin...
2⃣️.uniform_方法只能使用float型数据,不能使用int。 6.torch.zeros(size,dtype=None,device=None, requires_grad=False)--生成一个指定形状为size的全0张量 torch.zeros(2) tensor([0., 0.]) torch.zeros(2,3) tensor([[0., 0., 0.], ...
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...
value:被“遮住的”部分填充的数据,可以取0、1等值,数据类型不限,int、float均可 返回值:一个和input相同size的masked-tensor 使用: output = torch.masked_fill(input, mask, value) output = input.masked_fill(mask, value) imgs_masked= torch.masked_fill(input=imgs, mask=~mask, value=0)#这里mask...
num_samples (int)– number of samples to draw replacement (bool, optional)– whether to draw with replacement or not out (Tensor, optional)– the output tensor. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.floa...
torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)详细说明：对传入的数据应用仿射线性变换：该模块支持 TensorFloat32。在某些 ROCm 设备上，当使用 float16 输入时，该模块在反向传播过程中会使用不同的精度。参数：in_features(int)：每个输入样本的大小。out_features(int)：...