torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3] 一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建: >>> torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 ...
int/long/float/double 方式-1 import torch a = torch.IntTensor([1,2,3,4,5]) print(a.dtype) a = torch.LongTensor([1,2,3]) print(a.dtype) a = torch.FloatTensor([1,2,3]) print(a,a.dtype) a = torch.DoubleTensor([1,2,3]) print(a.dtype) 运行结果如下 torch.int32 torch....
# 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_...
tensor([ 4, 8, 12, 16, 20], dtype=torch.int32) tensor([ 4, 16, 36, 64, 100], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 2.6 torch.pow 将参数传递到torch.pow后返回输入参数的求幂结果作为输出,参与运算的参数可以全部是Tensor数据类型的变量,也可以是Tensor数据类型的变量和标量的组合。 a = torch.In...
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...
tensor = tensor.to(torch.float32) -128tensor[tensor >0] /=127.tensor[tensor <0] /=128.returntensor 开发者ID:pytorch,项目名称:audio,代码行数:18,代码来源:wav_utils.py 示例2: encode_uniform ▲ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importint16[as 别名]defencode_uni...
torch.vtensor<[1,6],si64> ^ opt-125M.fp32.onnx.mlir:231:12: note: see current operation: %287 = "torch.aten.cumsum"(%18, %286, %16) : (!torch.vtensor<[1,6],si64>, !torch.int, !torch.int) -> !torch.vtensor<[1,6],si64> loc("opt-125M.fp32.onnx.mlir":231:12...
list转torch tensor在深度学习中,我们经常需要处理各种类型的数据,并将其转换为适合机器学习算法的张量(tensor)格式。...本文将介绍如何将Python中的列表(list)转换为Torch张量。1. 导入所需的库首先,我们需要导入所需的库。确保你已经安装了Torch。...转换为Torch张
torch.float32>>>torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)>>>torch.tensor([1.2,3]).dtype # anewfloatingpoint tensor torch.float64 torch.numel(input) → int Returns the total number of elements in theinputtensor. Parameters input(Tensor) – the input tensor. ...
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...