PyTorch中的标签为什么不使用torch.long类型
时间: 2023-05-16 13:07:11 浏览: 72
PyTorch中的标签不使用torch.long类型是因为使用torch.long类型会导致在GPU上的计算速度变慢,而使用torch.int32类型可以更快地进行计算。此外,torch.int32类型也可以满足大多数情况下的需求。
相关问题
torch.longtensor
torch.LongTensor 是 PyTorch 中的一个数据类型,用于表示整数张量。它可以用来存储整数类型的数据,例如索引、标签或任何其他整数值。
你可以使用 torch.LongTensor 创建一个空的张量,也可以根据已有数据创建一个张量。以下是一些示例代码:
```python
import torch
# 创建一个空的长整型张量
empty_tensor = torch.LongTensor()
# 根据已有数据创建张量
data = [1, 2, 3, 4, 5]
tensor_from_data = torch.LongTensor(data)
print(empty_tensor)
print(tensor_from_data)
```
输出结果为:
```
tensor([])
tensor([1, 2, 3, 4, 5])
```
你还可以使用其他方法来操作和处理 torch.LongTensor,例如索引、切片、数学运算等。希望能帮到你!如果还有其他问题,请继续提问。
将torch.float32类型强制转换为long
可以使用PyTorch中的`.long()`方法将torch.float32类型的张量转换为long类型。例如,如果有一个名为`float_tensor`的torch.float32类型的张量,可以使用以下代码将其转换为long类型:
```
long_tensor = float_tensor.long()
```
需要注意的是,此方法将会向下取整转换为整数类型。如果需要对浮点数进行四舍五入并转换为整数类型,可以使用`.round()`方法进行四舍五入后再使用`.long()`方法进行类型转换。