要将一个torch.tensor转换为float32类型,你可以使用.float()方法或.to(torch.float32)方法。以下是详细的步骤和示例代码: 方法一:使用.float()方法 .float()方法是PyTorch提供的一个便捷方法,用于将张量转换为float32类型。 python import torch # 创建一个整数类型的张量 tensor = torch.tensor([1, 2, 3],...
float_tensor = tensor.astype(torch.float32) 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含整数的torch.tensor。然后,我们使用.to()方法将其转换为torch.FloatTensor,并将目标数据类型设置为torch.float32。另一种方法是使用astype()方法进行转换,它也可以达到相同的效果。值得注意的是,在进行数据类型转换时,需要确保目标...
🐛 Describe the bug Hi there, I ran the following code on CPU or GPU, and observed that torch.tensor([0.01], dtype=torch.float16) * torch.tensor(65536, dtype=torch.float32) returns INF. The second scalar operand (torch.tensor(65536, dtype...
当使用PIL的Image.open读取图片并转换为二值图后，若不将数据类型转换为np.float32，后续将数组转为tensor并使用torch.from_numpy(img2).to(torch.float32)时，图片中的1数值会变为255。然而，若在转换为tensor之前将数据类型转换为np.float32，再执行类似操作，则数值保持不变。这表明在进行torch.fl...
🐛 Bug >>> import torch >>> import numpy >>> t = torch.tensor(numpy.float64()) >>> t.dtype torch.float32 Should be torch.float64. test_dataloader.py has test_numpy_scalars which was supposed to test for this, but that test historically ra...
这个时候需要把数据类型变成.astype(np.float32),如果不进行这一步,后续转成tensor后,再进行 torch.from_numpy(img2).to(torch.float32),图片中的1,会变成255... 但是如果转成tensor之前,就把格式变成np.float32,接下来再 torch.from_numpy(img2).to(torch.float32),就不会影响结果。 也就是说,.convert...
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.double) # 通过to (更加general的方法) ...
这表明，在使用.convert("1")进行图像转换后，数据必须以np.float32格式存在，以避免后续操作导致像素值异常变化。进一步的实验表明，无论在numpy格式还是tensor格式下，不进行float32转换，结果仍为1，表明将值变为255与转为张量无关，是torch.to(torch.float32)操作所引起的结果。因此，确保在执行torch...
int/long/float/double 方式-1 import torch a = torch.IntTensor([1,2,3,4,5]) print(a.dtype) a = torch.LongTensor([1,2,3]) print(a.dtype) a = torch.FloatTensor([1,2,3]) print(a,a.dtype) a = torch.DoubleTensor([1,2,3]) print(a.dtype) 运行结果如下 torch.int32 torch....
3.2 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray) 转换时改变数据类型 tensor = torch.from_numpy(x).type(torch.float32) 转换时发送到不同的设备上,如 GPU iftorch.cuda.is_available(): y = torch.from_numpy(x).to("cuda") ...