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...
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8 tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64 张量的数据类型主要有以下几种形式: torch.float64 #等同于torch.double torch.float32 #默认 等同于FloatTensor torch.float16 torch.int64 #默认 等同于torch.long torch.int32 torch.int...
Python 中的数据皆是对象,比如被熟知的 int 整型对象、float 双精度浮点型、bool 逻辑对象,它们都是单个元素。举两个例子。 前缀加0x,创建一个十六进制的整数: 0xa5 # 等于十进制的 165 1. 使用e创建科学计数法表示的浮点数: 1.05e3 # 1050.0 1. 容器型 可容纳多个元素的容器对象,常用的比如:list 列表对象...
在这个示例中,我们首先创建了一个浮点数类型的张量float_tensor。然后,使用.to()方法将其转换为整数类型(int64),得到了int_tensor。 请注意,这样的转换会将浮点数的小数部分截断,直接取整数部分。这可能会导致精度损失,因此在进行类型转换时要小心。 把torch.tensor(1)和torch.tensor(2) 合并为torch.tensor([1,...
据介绍，torchao 提供了一系列优化工具集，可以帮助 LLaMA 3 等流行的 AI 模型提升性能，其支持 float8、int4 等低精度数据类型，能够有效减少硬件开销和 RAM 用量。官方举例，在 LLaMA 3 70B 模型的预训练中，torchao 提供的 float8 训练流程可将模型计算速度提升 1.5 倍。开发者只需利用 convert_to_float8...
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...
据介绍,torchao 提供了一系列优化工具集,可以帮助 LLaMA 3 等流行的 AI 模型提升性能,其支持 float8、int4 等低精度数据类型,能够有效减少硬件开销和 RAM 用量。 官方举例,在 LLaMA 3 70B 模型的预训练中,torchao 提供的 float8 训练流程可将模型计算速度提升 1.5 倍。开发者只需利用 convert_to_float8_tra...
在这个示例中,float_tensor是一个包含浮点数的tensor,使用.int()或.to(torch.int)方法后,我们得到了一个包含整数的tensor,并且数据类型也相应地变为了torch.int32或torch.int64(具体类型可能因PyTorch版本和平台而异)。
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...