int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float32) 将 float16 转为 float32 。 t=t.float32 和 t=t.torch.float32 都是错的。 t...
16位整型torch.ShortTensor, 32位整型torch.IntTensor, 64位整型torch.LongTensor。 类型之间的转换 一般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类型转换 此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTens...
torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongnTensor对应torch.int64。LongTensor常用在深度学习中的标签值,比如分类任务中的类别标签1,2,3等,要求用int64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用作深度学习中可学习参数或者输入数据的类型; torch.DoubleTensor对应torch.float64; torch.tensor则根...
print('tensor.double():',tensor.double()) tensor: tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.bool: tensor([False, True, True, True]) tensor.short(): tensor([0, 1, 2, 3], dtype=torch.int16) tensor.long(): tensor([0, 1, 2, 3]) tensor.long().dtype: torch.int64 tensor.half(): tenso...
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# 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_...
1.pytorch数据结构 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....
在torch中,张量可以具有不同的数据类型,例如torch.FloatTensor表示浮点型张量,torch.LongTensor表示长整型张量,torch.IntTensor表示整型张量,以此类推。在将张量转换为整数类型之前,我们需要确保原始张量的数据类型可以进行类型转换。一般情况下,我们可以通过torch.tensor()函数来创建一个张量,并指定所需的数据类型。下面是...
32位整型torch.IntTensor， 64位整型torch.LongTensor。类型之间的转换 ⼀般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进⾏类型转换 此外，还可以使⽤type()函数，data为Tensor数据类型，data.type()为给出data的类型，如果使⽤data.type(torch.FloatTensor...
opset_version (int): 用于导出模型的ONNX操作集版本。 def export_onnx(): input = torch.zeros(1, 1, 1, 4) weights = torch.tensor([ [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6] ],dtype=torch.float32) model = Model(4, 3, weights) ...