torch定义数据类型
时间: 2023-08-17 18:11:04 浏览: 65
Torch中常用的数据类型有以下几种:
1. torch.FloatTensor:单精度浮点型张量。
2. torch.DoubleTensor:双精度浮点型张量。
3. torch.HalfTensor:半精度浮点型张量。
4. torch.ByteTensor:字节型张量,用于存储布尔类型数据。
5. torch.CharTensor:字符型张量,用于存储ASCII码值。
6. torch.ShortTensor:短整型张量。
7. torch.IntTensor:整型张量。
8. torch.LongTensor:长整型张量。
这些数据类型可以通过torch.tensor()函数来创建,例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.FloatTensor)
y = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.IntTensor)
```
你也可以使用.to()方法将张量转换为其他数据类型,例如:
```python
z = x.to(torch.DoubleTensor)
```
这些数据类型可以根据具体的需求进行选择和转换。
相关问题
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。
tensor数据类型转换
对于 tensor 数据类型转换,可以使用 PyTorch 中的 to() 方法进行转换。比如将一个 float 类型的 tensor 转换为 int 类型的 tensor,代码如下:
```
import torch
# 定义一个 float tensor
float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print('float tensor: ', float_tensor)
# 将 float tensor 转换为 int tensor
int_tensor = float_tensor.to(torch.int)
print('int tensor: ', int_tensor)
```
输出结果如下:
```
float tensor: tensor([1., 2., 3.])
int tensor: tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
```