torch.int64(默认整数类型) torch.double(64位浮点数) torch.long(64位整数) torch.int(32位整数) 这些数据类型可以在CPU或GPU上运行,具体取决于张量的设备属性。 2. PyTorch支持的数据类型转换方法 PyTorch提供了两种主要的方法来进行数据类型转换:.to()和.type()。 .to()方法:除了可以更改数据类型外,.to()...
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...
打个不完全正确的比方说,torch.Tensor就如同c的int,torch.from_numpy就如同c++的static_cast,我们都知道,如果将int64强制转int32,只要是高位转低位,一定会出现高位被抹去的隐患的,不仅仅可能会丢失精度,甚至会正负对调。 这里的torch.Tensor与torch.from_numpy也会存在同样的问题。 看看torch.Tensor的文档,里面清楚...
tensor([1, 2, 3]) torch.int64 tensor([1., 2., 3.]) torch.float32 从以上例子可以看出: torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongnTensor对应torch.int64。LongTensor常用在深度学习中的标签值,比如分类任务中的类别标签1,2,3等,要求用int64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor...
int/float互转 import torch a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int32) print(a) b = a.type(torch.float16) print(b) c = torch.tensor([0.563,4.78,9.15]) print(c) d = c.type(torch.int64) print(d) 运行结果如下 tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) tensor([1., 2., ...
- torch.int16 (or torch.short): 16-bit integer (signed) - torch.int32 (or torch.int): 32-bit integer (signed) - torch.int64 (or torch.long): 64-bit integer (signed) - torch.uint8: 8-bit integer (unsigned) - torchplex64: Complex number represented by two 32-bit floating point...
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 数据类型的转换 支持变量类型间的...
要将 float32 类型的张量转换为 int64 类型的张量,可以按以下方式操作: 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_...
声明为torch.long的PyTorch张量变为torch.int64 、、 我是PyTorch的新手,所以我对PyTorch张量没有太多的了解。我感到困惑的是,如果我将张量的dytpe声明为torch.long,然后检查数据类型,它就是int64。例如: In [62]: a = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],---> 90 as ...
一、torch.Tensor1、torch.Tensor 的基本用法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() torch模型转tensorflow python...