dtype=torch
时间: 2023-08-30 17:09:10 浏览: 54
如果你想创建一个没有初始化数值的张量,并且指定数据类型为`torch`,你可以使用以下方法之一:
1. 使用`torch.empty()`函数创建一个没有初始化数值的张量,并指定数据类型:
```python
import torch
tensor = torch.empty(3, 2, dtype=torch) # 创建一个3行2列的未初始化张量,数据类型为torch
```
2. 使用`torch.Tensor()`构造函数创建一个没有初始化数值的张量,并指定数据类型:
```python
import torch
tensor = torch.Tensor(3, 2, dtype=torch) # 创建一个3行2列的未初始化张量,数据类型为torch
```
请注意,这些方法只是创建了一个没有初始化数值的张量,其中的数值是随机的,可能包含任何值。如果你想要一个有特定数值的张量,你可以使用其他函数,如`torch.zeros()`或`torch.ones()`。
相关问题
dtype=torch.float32
在这个问题中,你提到了修改代码中的数据类型为float32。根据你的描述,你可以使用以下代码将数据类型修改为float32:
extended_attention_mask = extended_attention_mask.to(dtype=torch.float32)
这行代码将extended_attention_mask的数据类型修改为float32,以便与torch.mv函数的要求相匹配。这样就可以进行矩阵和向量的计算了。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dtype = torch.float32到底有什么用](https://blog.csdn.net/weixin_45794268/article/details/130278434)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [extended_attention_mask = extended_attention_mask.to(dtype=torch.float32) StopIteration](https://blog.csdn.net/qq_41180996/article/details/127672997)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【笔记】argmax:用法如acc=torch.mean((output.argmax(1)==target.argmax(1)),dtype=torch.float32)](https://blog.csdn.net/nyist_yangguang/article/details/118521240)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
# 创建稀疏矩阵的数据 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long) values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float) 这个是什么意思
这段代码是用来创建稀疏矩阵的数据。
首先,`indices` 是一个大小为 2x4 的整型张量,用于表示稀疏矩阵中非零元素的索引。在这个例子中,`indices` 的第一行 `[0, 1, 1, 2]` 表示非零元素所在的行索引,第二行 `[0, 1, 2, 1]` 表示非零元素所在的列索引。这意味着矩阵中的非零元素分别位于 (0, 0),(1, 1),(1, 2),(2, 1) 这四个位置。
接下来,`values` 是一个大小为 4 的浮点型张量,用于存储稀疏矩阵中非零元素的值。在这个例子中,`values` 的四个元素分别为 1.0,2.0,3.0,4.0,对应于上述四个位置上的非零元素。
通过将 `indices` 和 `values` 传递给相应的函数,您可以使用这些数据创建稀疏矩阵。例如:
```python
import torch
indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long)
values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float)
# 使用 indices 和 values 创建稀疏矩阵
sparse = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 3))
```
在这个例子中,`sparse` 是一个大小为 3x3 的稀疏矩阵,其中非零元素的值和位置与 `indices` 和 `values` 对应。
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