将 dtype=torch.uint8的tensor改为torch.float32的tensor

可以使用`to()`方法将 `dtype=torch.uint8` 的 Tensor 转换为 `dtype=torch.float32` 的 Tensor，示例代码如下：

import torch

# 创建一个 dtype=torch.uint8 的 Tensor
x = torch.tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)

# 将 x 转换为 dtype=torch.float32 的 Tensor
y = x.to(torch.float32)

print(y)

输出结果如下：

tensor([0., 1., 0., 1.])

相关问题

inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool，怎么解决，请给我修改这句代码inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)，不要例子

这个错误提示是因为你的 `data.values` 中包含了 numpy 中的 object 类型，而 `torch.tensor` 只支持一些特定的数据类型。

你可以先将 `data` 中的 object 类型转化为其他支持类型，比如 float 或者 int，然后再使用 `torch.tensor` 进行转换。

以下是一个修改后的代码：

inputs = torch.tensor(data.select_dtypes(include=[np.number]).values, dtype=torch.float)

这个代码中，我们使用了 pandas 中的 `select_dtypes` 方法来选取 `data` 中的数值类型列，然后使用 `.values` 将其转化为 numpy 数组，并使用 `torch.tensor` 进行转换。这样就避免了出现上述错误。

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

这段代码实现了一个名为`all_gather`的函数，用于在分布式环境中收集任意可picklable的数据（不仅限于张量）。

函数接受一个`data`参数，表示要收集的数据。如果当前运行环境只有一个进程，则直接返回一个包含`data`的列表。

在分布式环境中，首先将数据序列化为一个字节流，并使用PyTorch的`ByteStorage`和`ByteTensor`将其转化为张量。然后，通过调用`dist.all_gather`函数，将每个进程的张量大小收集到一个`size_list`列表中。

接下来，计算`size_list`中的最大值，并为每个进程创建一个空张量，用于接收其它进程发送过来的数据。如果当前进程的张量大小不等于最大值，需要通过填充空白数据使其大小与最大值相同。

最后，使用循环遍历`size_list`和`tensor_list`，将每个进程发送过来的张量转换为字节流，并通过`pickle.loads`函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在`data_list`列表中，并将其作为函数的返回值。

总而言之，该函数实现了在分布式环境中收集任意可picklable的数据，并返回一个包含所有进程数据的列表。