torch.dtype 有哪些 类型
时间: 2023-07-21 12:57:50 浏览: 56
在PyTorch中,torch.dtype定义了张量中元素的数据类型。常见的数据类型有:
- torch.float32 或 torch.float:32位浮点数
- torch.float64 或 torch.double:64位浮点数
- torch.float16 或 torch.half:16位浮点数
- torch.int8:8位整数
- torch.int16 或 torch.short:16位整数
- torch.int32 或 torch.int:32位整数
- torch.int64 或 torch.long:64位整数
- torch.uint8:8位无符号整数
除了这些常用的数据类型,还有一些不常用的数据类型,如torch.bfloat16、torch.complex64、torch.complex128等。
相关问题
'torch.dtype' object is not subscriptable
'torch.dtype' object is not subscriptable是一个错误提示,意味着你正在尝试对'torch.dtype'对象进行下标操作,但是'torch.dtype'对象不支持下标操作。
在PyTorch中,torch.dtype是一个用于表示张量数据类型的对象。它用于指定张量中元素的数据类型,例如float、int等。然而,torch.dtype本身并不是一个可索引的对象,因此无法对其进行下标操作。
如果你想获取或设置张量的数据类型,可以使用以下方法:
1. 获取张量的数据类型:
```
tensor.dtype
```
2. 设置张量的数据类型:
```
tensor = tensor.to(dtype)
```
其中,dtype可以是以下之一:
- torch.float32 或 torch.float:32位浮点数
- torch.float64 或 torch.double:64位浮点数
- torch.float16 或 torch.half:16位浮点数
- torch.int8:8位整数
- torch.int16 或 torch.short:16位整数
- torch.int32 或 torch.int:32位整数
- torch.int64 或 torch.long:64位整数
- torch.uint8:8位无符号整数
请确保在使用dtype时不要对torch.dtype对象进行下标操作,而是使用上述方法来获取或设置张量的数据类型。
torch.dtype
torch.dtype 是 PyTorch 中用于表示张量数据类型的类。它定义了不同的数据类型,例如 float32、int64、bool 等。这些数据类型决定了张量可以存储的值的范围和精度。你可以使用 torch.dtype 来指定张量的数据类型,或者通过张量的 .dtype 属性来获取其当前的数据类型。