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...
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.tensor则根据输入数据得到相应的默认类型,即输入的数据为整数,则默认int64,相当于LongTensor;输入数据若为浮点数,则默认float32,相当于FloatTensor。刚好对应深度学习中的标签喝参数的数据类型,所以一般情况下,直接使用tensor就可以了,但是加入出现报错的时候,也要学会用dtype或者构造函数来确保数据类型的匹配。 1.4 ...
如何将torchint64转换为torchLongTensor? 、 我正在学习一个课程,它使用了一个不推荐使用的PyTorch版本,该版本不会根据需要将torch.int64更改为torch.LongTensor。抛出错误的当前代码部分是: loss = loss_fn(Ypred, Ytrain_) # calc loss on the prediction 不过,我认为应该在此部分更改dtype: Ytrain_ =torch...
self._base_seed = torch.empty((), dtype=torch.int64).random_(generator=loader.generator).item() self._persistent_workers = loader.persistent_workers self._num_yielded = 0 def __iter__(self) -> '_BaseDataLoaderIter': return self
Default: torch.int64. layout (torch.layout, optional) – the desired layout of returned Tensor. Default: torch.strided. device (torch.device, optional) – the desired device of returned tensor. Default: if None, uses the current device for the default tensor type (see torch.set_default_...
【pytorch默认的整数是int64】 pytorch的默认整数是用64个比特存储,也就是8个字节(Byte)存储的。 【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储,也就是4个字节(Byte)存储的。 import torch import numpy as np #--- print('torch的浮点数与整数的...
torch.randperm()randperm(n, out=None, dtype=torch.int64)-> LongTensor #torch中没有random.shuffle #y = torch.randperm(n) y是把1到n这些数随机打乱得到的一个数字序列,给定参数n,返回一个从[0, n -1) 的随机整数排列。n (int) – 上边界。(不包含)...
🐛 Describe the bug Using a non-empty tensor and torch.int64 or torch.bool for dtype of nanmean() gets the errors as shown below: import torch my_tensor = torch.tensor([0., 1., 2.]) torch.nanmean(input=my_tensor, dtype=torch.int64) # Erro...
# Torch Code: torch.Tensor((1,2,3,4)) #output: #tensor([1., 2., 3., 4.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4)) # 全部为整数 #output: #Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, # [1, 2, 3, 4]) paddle.to_tensor((1,2,3,...