} return目录 1 int类型 2 String类型 1 int类型 <if test="status != null"> and ...
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 >>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) >>> torch.numel(a) 120 >>> a = torch.zeros(4...
有关使用 Torch-TensorRT 优化使用 PyTorch 的 QAT 技术训练的模型的更多信息,请参阅使用Torch-TensorRT 在 INT8 中部署量化感知训练模型。 稀疏化 NVIDIA Ampere 架构在NVIDIAA100 GPU上引入了第三代 Tensor 核心,该核心在网络权重中使用细粒度稀疏性。它们提供密集矩阵的最大吞吐量,而不会牺牲处于深度学习核心的...
class torch.Tensor(tensor) class torch.Tensor(storage) 根据可选择的大小和数据新建一个tensor。 如果没有提供参数,将会返回一个空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage,将会返回一个有同样参数的tensor.如果提供了python序列,将会从序列的副本创建一个tensor。 abs() → Tensor 请查看...
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.long() #将tensor转换为long类型 torch.half() #将tensor转换为半精度浮点类型 () #将该tensor转换为int类型 torch.double() #将该tensor转换为double类型 torch.float() #将该tensor转换为float类型 torch.char() #将该tensor转换为char类型 torch.byte() #将该tensor转换为byte类型 torch.short() #...
# Torch Code: torch.IntTensor([1,2,3,4,5,6,7,8]) #output: #tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], dtype=torch.int32) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8.8],dtype='int32') #output: #Tensor(shape=[8], dtype=int32, place=Place(cpu), stop_...
>>>np.ones(shape=(2,3), dtype='int32') array([[1,1,1], [1,1,1]], dtype=int32) 那这两个函数一般什么时候用呢?例如,如果需要初始化一些权重的时候就可以用上,比如说生成一个 2x3 维的数组,每个数值都是 0.5,可以这样做。 >>>np.ones((2,3)) *0.5array([[0.5,0.5,0.5], ...
RuntimeError: Input type (torch.cuda.ByteTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
可以看出输出的数据类型都为整形(torch.int32) 1.3 torch.rand 用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机Tensor,和在NumPy中使用numpy.rand生成随机数的方法类似,随机生成的浮点数据在 0~1 区间均匀分布。 import torch a = torch.rand(2, 3) 1.