torch.dtype 有哪些 类型
时间: 2023-07-21 14:57:50 浏览: 577
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。
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