原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的數據類型為各式各樣的Tensor,Tensor可以理解為高維矩陣。與Numpy中的Array類似。Pytorch中的tensor又包括CPU上的數據類型和GPU ...
Pytorch中的Tensor常用的類型轉換函數 inplace操作 : 數據類型轉換 在Tensor后加 .long , .int , .float , .double 等即可,也可以用.to 函數進行轉換,所有的Tensor類型可參考https: pytorch.org docs stable tensors.html 數據存儲位置轉換 CPU張量 gt GPU張量,使用data.cuda G ...
2019-05-09 16:01 0 22379 推薦指數:
原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的數據類型為各式各樣的Tensor,Tensor可以理解為高維矩陣。與Numpy中的Array類似。Pytorch中的tensor又包括CPU上的數據類型和GPU ...
1.查看數據類型 2.類型轉換 方法一:簡單后綴轉換 方法二:使用torch.type()函數 方法三:使用type_as(tensor)將tensor轉換為指定tensor的類型 3.tensor創建--指定維度和數據類型 ...
在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可,也可以用.to()函數進行轉換,所有的Tensor類型可參考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html ...
import torch import numpy as np a = torch.tensor([[[1]]]) #只有一個數據的時候,獲取其數值 print(a.item()) #tensor轉化為nparray b = a.numpy() print(b,type(b),type ...
1 numpy與CUDA之間的轉換 1.tensor張量與numpy相互轉換 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類型 PyTorch中的常用的tensor類型包括: 32位浮點型torch.FloatTensor, 64位浮點型torch.DoubleTensor, 16位整型torch.ShortTensor, 32 ...
Tensor轉NumPy 使用numpy()函數進行轉換 例子 NumPy數組轉Tensor 使用torch.from_numpy()函數 例子 注意事項 這兩個函數所產⽣的的 Tensor 和NumPy中的數組共享相同的內存(所以他們之間的轉換很快 ...
pytorch中的數據類型 基本數據類型的生成 torch.Tensor是默認的tensor類型(torch.FlaotTensor)的簡稱。 torch.tensor根據后面的data創建Tensor,Tensor類型根據數據進行推斷 ...