torch转double 文心快码BaiduComate 在PyTorch中,将张量(Tensor)转换为双精度(double)类型是一个常见的操作,特别是在需要高精度计算的场景下。以下是如何将PyTorch张量转换为double类型的详细步骤和代码示例: 1. 确定张量的当前数据类型 在转换张量数据类型之前,首先需要确定张量的当前数据类型。可以使用dt
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() asin_() → Tensor asin()的in-place运算形式 atan() → Tensor 请查看torch.atan() atan2() → Tensor ...
a=torch.eye(3,3)print('a:',a)a.nonzero()#所有非0的坐标,注意返回的每个元素都是一个完整的坐标index～a:tensor([[1.,0.,0.],[0.,1.,0.],[0.,0.,1.]])tensor([[0,0],[1,1],[2,2]])b=torch.arange(8).reshape(2,2,2)print('b:',b)b.nonzero()#z=7,n=3,输出(7*3...
指定了Tensor的数据类型 (默认为:torch.float32) Tensor dtype的切换: data2 = th.ones(4, 2, dtype=th.float32) # 使用create-fucntion创建时指定dtype data_float32 = th.tensor([[1,2], [3,4]]).double() #强行cast到指定类型 data_float32_2 = th.tensor([[1,2], [3,4]]).to(th.dou...
DoubleTensor) >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor torch.float64 torch.numel(input)→ int Returns the total number of elements in the input tensor. Parameters input (Tensor)– the input tensor. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >...
每一个张量tensor都有一个相应的torch.Storage用来保存其数据。类tensor提供了一个存储的多维的、横向视图,并且定义了在数值运算。 !注意: 会改变tensor的函数操作会用一个下划线后缀来标示。比如,torch.FloatTensor.abs_()会在原地计算绝对值,并返回改变后的tensor,而tensor.FloatTensor.abs()将会在一个新的tensor中...
torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3Double类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2*3Byte类型的张量 torch.CharTensor(2,3) 构建一个2*3Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2*3Short类型的张量 torch.IntTensor(2,3) 构建一个2*3Int类型的张量 ...
2.如果输入数据在转变为torch.tensor前是以numpy数组的形式存储的,我们可以将数据提前转变为float32形式,具体如下: # train_set是numpy.array形式的输入数据 import numpy as np X = train_set.astype(np.float32); 3.将模型参数类型转化为与输入张量(tensor)一致的类型。在这个例子里,模型参数需转化为DoubleTe...
cauchy_(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor ceil() → Tensor ceil_() → Tensor char() → Tensor cholesky(upper=False) → Tensor cholesky_inverse(upper=False) → Tensor cholesky_solve(input2, upper=False) → Tensor
要更改现有张量的torch.device或torch.dtype,请考虑在张量上使用to()方法 CLASStorch.Tensor 创建tensor的几种方式: 1、根据已有的数据,使用torch.tensor()创建tensor 2、torch.* 创建特殊大小的tensor,详见Creation Ops 3、torch.*_like 创建与其他tensor size相同或type相同的tensor,详见Creation Ops ...