tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64 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
addr(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor 请查看torch.addr() 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...
Tensor(sequence) class torch.Tensor(ndarray) class torch.Tensor(tensor) class torch.Tensor(storage)从可选的大小或数据创建新的张量。如果没有给出参数,则返回空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage,将会返回一个相同数据的新张量.如果提供了python序列,则从序列的副本创建一个新的...
1.4 数据类型的转换 支持变量类型间的转换，方法包括直接使用dtype参数或构造函数。案例：使用torch.uint8（或torch.bool）和torch.long进行mask操作。当mask的数据类型为torch.uint8（等效于torch.bool）时，用于mask的tensor将保留值为1的行/列，值为0的行/列被舍去。确保mask的维度与原始tensor一致，...
指定了Tensor在计算机上存放的位置 (默认为CPU的RAM) CPU/GPU切换操作: 通过tensor.to()方法实现, data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 ...
在这个示例中,我们创建了一个示例的张量 tensor,然后使用 .dtype 属性来获取其数据类型,并将其打印出来。 PyTorch 支持多种数据类型,例如 torch.float32(浮点数),torch.int64(整数),torch.bool(布尔值)等。输出将显示张量的实际数据类型。 如果您想查看标准数据类型的字符串名称,您可以使用 .dtype 属性的 .name...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
torch.is_floating_point(input) -> (bool) Returns True if the data type ofinputis a floating point data type i.e., one oftorch.float64,torch.float32andtorch.float16. Parameters input(Tensor) – the PyTorch tensor to test torch.set_default_dtype(d)[source] ...
bool) # 使用.int()方法进行转换 int_tensor = bool_tensor.int() # 打印转换后的张量 print(int_tensor) # 输出: tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.int32) 使用.to(torch.int)方法进行转换: 另一种方法是通过.to()方法并指定目标数据类型为torch.int(或者更具体的torch.int32、torch.int64等)...
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...