如果tensor是布尔类型的,并且你想将其转换为整数tensor(True转换为1,False转换为0),你可以直接使用.int()方法。 python import torch bool_tensor = torch.tensor([True, False, True, False], dtype=torch.bool) int_tensor = bool_tensor.int() #
整数 torch.int8,torch.int16,torch.int32,torch.int64 Bool torch.bool 复数 torch.complex64,torch.complex128 事实上就是来源于 C ,对于复数类型,还有 real, imag 方法获取实部和虚部 你可以这样使用以上参数值: x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.float64) y = torch.te...
addr_(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor addr()的in-place运算形式 apply_(callable) → Tensor 将函数callable作用于tensor中每一个元素,并将每个元素用callable函数返回值替代。 !注意:该函数只能在CPU tensor中使用,并且不应该用在有较高性能要求的代码块。 asin() → Tensor 请查看torch.asin()...
import torch # 算术操作 x = torch.ones(2, 3) y = torch.rand(2, 3) print("x:\n", x) print("y:\n", y) print("x+y:\n", x+y) # 加法形式一 print("add(x+y):\n", torch.add(x, y)) # 加法形式二 # 指定输出结果 result = torch.Tensor(5, 3) # 预先分配空间 torch....
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...
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是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。张量可以从Python的list或序列构成:>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 1 2 3 4 5 6 [torch.FloatTensor of size 2x3]可以通过指定它的大小来构建一个空的张量:>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_() 0 0 0 0 ...
1.1 默认整数与浮点数 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...
mode (bool)– Controls whether to enable flush denormal mode or not Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> torch.set_flush_denormal(True) True >>> torch.tensor([1e-323], dtype=torch.float64) tensor([ 0.], dtype=torch.float64) >>> torch.set_flush_de...
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])