torch转int 文心快码BaiduComate 在PyTorch中,将Tensor转换为整数(int)通常涉及到两个步骤:首先确保Tensor的数据类型是整数类型,然后将其转换为Python的int类型。以下是根据你的需求提供的详细解答: 确保Tensor是整数类型: 如果你已经有一个整数类型的Tensor(如torch.IntTensor或torch.LongTensor),你可以跳过这一步。但...
torch/Tensor.chunk(tensor, chunks, dim=0) 将一个tensor在指定维度上分成chunks个数据块,为cat的逆过程,最后一个块可能会小一些,返回的是一个元组,每个元素都是其中一块参数:tensor (Tensor) – 输入Tensor chunks (int) – 分成几块的数量 dim (int) – 沿着哪个维度进行切分 可以看成torch.cat()的逆运...
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...
32位整型torch.IntTensor, 64位整型torch.LongTensor。 类型之间的转换 一般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类型转换 此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTe...
int() # tensor([1, 1, 0, 1], dtype=torch.int32) # 转换为浮点数 c_float = c.float() # tensor([1., 1., 0., 1.]) 总结: 在具体代码的运用中,一般不会用逻辑值去运算,所以需要将逻辑值转化为数值型。 逻辑或的算法,其结果为0或1,所以这个函数常用于掩码。
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(float32) 将 float16 转为 float32 。
32位整型torch.IntTensor， 64位整型torch.LongTensor。类型之间的转换 ⼀般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进⾏类型转换 此外，还可以使⽤type()函数，data为Tensor数据类型，data.type()为给出data的类型，如果使⽤data.type(torch.FloatTensor...
torch.ByteTensor(n, m) 构建一个n∗mn*mn∗m的Char类型张量 torch.CharTensor(n, m) 构建一个n∗mn*mn∗m的Short类型张量 torch.ShortTensor(n, m) 构建一个n∗mn*mn∗m的Int类型张量 torch.IntTensor(n, m) 构建一个n∗mn*mn∗m的Long类型张量 ...
可以使用torch.tensor()函数创建 6)torch.Tensor.item()从包含单个值的张量中获取Python数字 必须是单个值才行!!! 4 type changes 参考 1)tensor间类型转换 在Tensor后加.long(),.int(),.float(),.double()等 也可以用.to()函数进行转换 2)数据存储位置转换 CPU...
input_tf1 = graph.get_tensor_by_name('bert/embeddings/token_type_embeddings:0') input_tf2 = graph.get_tensor_by_name('bert/embeddings/position_embeddings:0') output_tf = graph.get_tensor_by_name('output_bias:0') signature = predict_signature_def(inputs={'word_embeddings': input_tf0, ...