python torch.int64转为int

在 Python 中，`int` 类型是一种原生类型，而 `torch.int64` 是 PyTorch 中的数据类型。因此，将 `torch.int64` 转换为 `int` 类型需要使用 `item()` 方法，如下所示：

import torch

# 创建一个 torch.int64 类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

# 将 torch.int64 类型转换为 int 类型
y = x.item()

print(type(y))  # <class 'int'>

在上面的例子中，我们先创建了一个 `torch.int64` 类型的张量 `x`，然后使用 `item()` 方法将其转换为一个标量，最后将其赋值给变量 `y`，这样 `y` 就成为了一个 `int` 类型的整数。

相关问题

SN3_PASCALVINCENT_TYPEMAP = { 8: (torch.uint8, np.uint8, np.uint8), 9: (torch.int8, np.int8, np.int8), 11: (torch.int16, np.dtype('>i2'), 'i2'), 12: (torch.int32, np.dtype('>i4'), 'i4'), 13: (torch.float32, np.dtype('>f4'), 'f4'), 14: (torch.float64, np.dtype('>f8'), 'f8') } # 创建一个字典

这段代码定义了一个字典变量 SN3_PASCALVINCENT_TYPEMAP，其中包含了不同类型数据在PyTorch和NumPy中的对应关系。具体来说，它包含了六个键值对，每个键值对都由一个整数类型码和一个三元组组成，三元组中分别为PyTorch中的数据类型、NumPy中的数据类型和Python中的数据类型。例如，当键值为8时，对应的数据类型为无符号8位整型数据，在PyTorch中为torch.uint8，在NumPy中为np.uint8，在Python中也为np.uint8。其它的数据类型同理。

The dtype of attention mask (torch.int64) is not bool

If you are using PyTorch, you can convert the attention mask from `torch.int64` to `torch.bool` using the `.bool()` method. Here's an example:

import torch

attention_mask = torch.tensor([[1, 0, 1], [0, 1, 1]], dtype=torch.int64)
attention_mask = attention_mask.bool()

print(attention_mask)

Output:

tensor([[ True, False,  True],
        [False,  True,  True]])

This will convert the attention mask to a boolean tensor where `True` represents the positions that should be attended to and `False` represents the positions that should be masked.