原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵。与Numpy中的Array类似。Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU ...
Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数 inplace操作 : 数据类型转换 在Tensor后加 .long , .int , .float , .double 等即可,也可以用.to 函数进行转换,所有的Tensor类型可参考https: pytorch.org docs stable tensors.html 数据存储位置转换 CPU张量 gt GPU张量,使用data.cuda G ...
2019-05-09 16:01 0 22379 推荐指数:
原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵。与Numpy中的Array类似。Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU ...
1.查看数据类型 2.类型转换 方法一:简单后缀转换 方法二:使用torch.type()函数 方法三:使用type_as(tensor)将tensor转换为指定tensor的类型 3.tensor创建--指定维度和数据类型 ...
在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可,也可以用.to()函数进行转换,所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html ...
import torch import numpy as np a = torch.tensor([[[1]]]) #只有一个数据的时候,获取其数值 print(a.item()) #tensor转化为nparray b = a.numpy() print(b,type(b),type ...
1 numpy与CUDA之间的转换 1.tensor张量与numpy相互转换 tensor ----->numpy import torcha=torch.ones([2,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1. ...
PyTorch中的常用的tensor类型 PyTorch中的常用的tensor类型包括: 32位浮点型torch.FloatTensor, 64位浮点型torch.DoubleTensor, 16位整型torch.ShortTensor, 32 ...
Tensor转NumPy 使用numpy()函数进行转换 例子 NumPy数组转Tensor 使用torch.from_numpy()函数 例子 注意事项 这两个函数所产⽣的的 Tensor 和NumPy中的数组共享相同的内存(所以他们之间的转换很快 ...
pytorch中的数据类型 基本数据类型的生成 torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 torch.tensor根据后面的data创建Tensor,Tensor类型根据数据进行推断 ...