输出为 :torch.Size([530, 530, 3]) 结合报错, Cannot interpret 'torch.float32' as a data type,也就是不支持 torch.float32 的数据类型,主要是plt不支持 Tensor 3、解决方案 根据报错,需要转换成numpy
torch.LongTensor 默认数据类型是 int64 数据类型转换: int 和 float 之间的转换可以通过 () 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.f...
154, in resize not (np.issubdtype(input_type, np.integer) and order == 0) and File "/opt/conda/envs/oneformer/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/numerictypes.py", line 416, in issubdtype arg1 = dtype(arg1).type TypeError: Cannot interpret 'torch.float32' as a data type ...
data_type_name = tensor.dtype.name print("张量的数据类型名称:", data_type_name) 这将输出数据类型的字符串名称,例如 "int64" 或"float32"。 float32怎么转int64 在PyTorch 中,您可以使用 .to() 方法将一个浮点数类型的张量转换为整数类型的张量。要将 float32 类型的张量转换为 int64 类型的张量,可...
torch.float16 torch.int64 #默认 等同于torch.long torch.int32 torch.int16 torch.int8 torch.uint8#二进制码,表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候,想要创建指定的变量类型,除了使用dtype关键字来控制,还可以采用特定的构造函数。 print('torch的构造函数') ...
torch.arange(num[, dtype=torch.float32]) # 返回一个数据种类dtype且长度num的一维向量 .shape # 返回张量的形状 .numel() # 返回张量的元素个数 .reshape(tuple) # tuple整数元组;返回一个形状为tuple的张量 torch.zeros(tuple) # 返回一个元素值全为0且为tuple的张量 ...
()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)# Convert to PyTorch tensorsX_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).view(-1,1)X_...
This type will be used as default floating point type for type inference in torch.tensor(). The default floating point dtype is initially torch.float32. Parameters d (torch.dtype)– the floating point dtype to make the default Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制...
y = x.float() print(y.dtype) #输出结果为torch.float32 ``` 在上面的例子中,我们首先创建一个整数Tensor,并使用dtype属性检查其数据类型。然后,我们将该Tensor使用float()方法转换为浮点数类型,并再次检查其数据类型。 torch.float()的使用方法 最常见的使用情况是在训练神经网络时,使用torch.float()将数据...
float32) x = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, [2, 4]) print('torch.sparse_coo_tensor=',x) # 相同值填充矩阵 # torch.full(size, fill_value) # torch.full_like(input, fill_value) x = torch.full((2,3),0.5) print('torch.full=',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6...