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。但如果你的Tensor是浮点类型或其他...
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...
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.FloatTensor类型张量。 a1.type_as(a2)可将a1转换为a2同类型。 tensor和nump...
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 。 t=t.float32 和 t=t.torch.float32 都是错的。 t...
tensor_B = torch.IntTensor(2,3) print tensor_A.type_as(tensor_B ) 拼接 将tensor_A与tensor_B沿dim=k合并,应注意除了dim=k以外,tensor_A与tensor_B沿其他维度的size均应相等,否则无法合并。例如一个(1, 2, 3)的tensor和(5, 2, 3)的tensor沿维度0拼接,得到的结果是(6, 2, 3) ...
output_tf = graph.get_tensor_by_name('output_bias:0') signature = predict_signature_def(inputs={'word_embeddings': input_tf0, 'token_type_embeddings': input_tf1, 'position_embeddings': input_tf2}, outputs = {'output': output_tf}) ...
torch.int32 torch.int16 torch.int8 torch.uint8 #二进制码,表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候,想要创建指定的变量类型,除了使用dtype关键字来控制,还可以采用特定的构造函数。 print('torch的构造函数') a = torch.IntTensor([1,2,3])
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...
torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组每个torch.Tensor都具有心相通数据类型的相应储存 class torch.FloatStorage其中方法说明 byte():将Storage转为byte类型 char():将Storage转为char类型 clone():返回Storage的副本 copy_() cpu():如果尚未在CPU上,则返回Storage的CPU副本 ...
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., ...