torch 更改dtype
时间: 2024-02-23 19:54:43 浏览: 28
在PyTorch中,可以使用`to()`方法来更改张量的数据类型(dtype)。`to()`方法接受一个参数,即目标数据类型,可以是字符串或torch.dtype对象。
以下是一些示例代码,展示了如何使用`to()`方法更改张量的数据类型:
```python
import torch
# 创建一个浮点型张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 将浮点型张量转换为整型张量
y = x.to(torch.int)
# 打印转换后的张量及其数据类型
print(y)
print(y.dtype)
```
输出结果为:
```
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
torch.int32
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个浮点型张量`x`,然后使用`to()`方法将其转换为整型张量`y`。最后,我们打印了转换后的张量及其数据类型。
除了传递数据类型字符串(如`torch.int`)之外,还可以传递具体的数据类型对象(如`torch.int32`)。PyTorch支持多种数据类型,包括整型、浮点型、布尔型等。
相关问题
tensor(): argument 'dtype' must be torch.dtype, not torch.tensortype
在PyTorch中,当使用`torch.tensor()`函数创建张量时,需要在`dtype`参数中传递`torch.dtype`类型的值,而不是`torch.tensortype`类型的值。引发该错误的原因是在您的代码中,错误地将`torch.tensortype`传递给了`dtype`参数。为了解决这个问题,您只需要将`torch.tensortype`更改为正确的`torch.dtype`即可。
下面是一个正确的示例:
```
tensor = torch.tensor([1, 3, 6], dtype=torch.float32)
```
关于`torch.dtype`和`torch.tensortype`的区别,`torch.dtype`是描述数据类型的形式,而`torch.tensortype`是特定的张量类型。在PyTorch中,有不同的数据类型,而`torch.dype`用于指定具体的数据类型,例如`torch.float32`、`torch.int64`等。
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]
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