torch.tensor(mts, dtype=torch.float)
时间: 2023-09-24 16:05:11 浏览: 58
torch.tensor(mts, dtype=torch.float)的作用是将名为mts的输入数据转换为torch.float类型的张量。其中,mts可以是列表或者numpy数组等可迭代对象。转换后的张量将具有torch.float的数据类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.as_tensor()、torch.Tensor() 、 torch.tensor() 、transforms.ToTensor()的区别](https://blog.csdn.net/qimo601/article/details/128014195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
s = torch.tensor(s, device=self.device, dtype=torch.float32)
你的问题是关于使用PyTorch中的torch.tensor函数将数据转换为张量的代码。这个函数的作用是将给定的数据转换为张量,并可以指定设备和数据类型。在你的代码中,你将变量s转换为张量,并指定了设备为self.device,数据类型为torch.float32。
请注意,这只是根据你给出的代码片段进行的推测,如果你有更多的上下文信息或者具体的问题,我会尽力提供更详细的回答。
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。与之前不同的是,这里使用了`.values`方法获取数据框中的数据,并指定了数据类型为`torch.float32`。这样做的好处是可以避免上一个错误,因为`.values`返回的是一个NumPy数组,与PyTorch张量的数据类型兼容。
需要注意的是,这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据,例如字符串或分类变量,需要先将它们转换为数值型数据,才能将整个数据框转换为张量。