torch.dtype 有哪些 类型

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.tensor的dtype类型使用范例

torch.tensor是PyTorch中的一个重要数据结构，用于创建多维数组（张量）。dtype参数用于指定张量的数据类型。以下是一些使用不同dtype类型的torch.tensor的范例：

1. 使用默认的dtype（float32）创建一个张量：

   import torch
   
   x = torch.tensor([1, 2, 3])
   print(x.dtype)  # 输出为torch.float32

2. 使用int64的dtype创建一个张量：

   import torch
   
   x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)
   print(x.dtype)  # 输出为torch.int64

3. 使用bool的dtype创建一个布尔型张量：

   import torch
   
   x = torch.tensor([True, False, True], dtype=torch.bool)
   print(x.dtype)  # 输出为torch.bool

4. 使用float16的dtype创建一个半精度浮点型张量：

   import torch
   
   x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float16)
   print(x.dtype)  # 输出为torch.float16

5. 使用complex128的dtype创建一个复数型张量：

   import torch
   
   x = torch.tensor([1+2j, 3+4j], dtype=torch.complex128)
   print(x.dtype)  # 输出为torch.complex128

'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。