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.from_numpy当使用Ytrain_.dtype测试数据...
torch.int64 或torch.long:64位有符号整数。 torch.uint8:8位无符号整数,常用于图像处理中的像素值。 torch.bool:布尔类型,用于表示真(True)或假(False)。 2. 常用的数据类型转换函数 在PyTorch中,有多种方法可以进行数据类型转换,包括使用独立的转换函数、torch.type()函数以及type_as()方法。 独立的转换函数...
EN先进入这个链接，检查下pytorch版本对不对： https://pytorch-geometric.com/whl/ pytorch官网： Sta...
(1, TorchDataType.DT_FLOAT, new long[]{300,10,768}, content); request.addFeed(2, TorchDataType.DT_FLOAT, new long[]{300,768}, b); request.addFeed(3, TorchDataType.DT_INT64, new long[]{300}, a); request.addFetch(0); request.setDebugLevel(903); return request; } public ...
● 其次是torch.long,图像类别标签通常就是用64位长整型表示。 3 张量的创建 3.1 直接创建 torch.tensor() torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:从data创建tensor。 ● data:数据,可以是list,numpy ...
to(torch.long) # 方法二:使用 type 函数 print(x.dtype) # Prints "torch.int64", currently 64-bit integer type x = x.type(torch.FloatTensor) print(x.dtype) # Prints "torch.float32", now 32-bit float print(x.float()) # Still "torch.float32" print(x.type(torch.DoubleTensor)) # ...
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 () 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(float32) 将 float16 转为 float32 。 t=t....
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应,除了不支持str,主要有下面几种形式: torch.float64 # 等同于(torch.double) torch.float32 # 默认,FloatTensor torch.float16 torch.int64 # 等同于torch.long torch.int32 # 默认 torch.int16 torch.int8 ...
torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)→ LongTensor Returns a random permutation of integers from 0 to n - 1. Parameters n (int)– the upper bound (exclusive) out (Tensor, optional)– the output tensor. dtype (torch.dt...
# conda create -n py39 python=3.9 # conda activate py39 pip3 install torch==1.21.1 torchv...