tensor数据类型

Tensor数据类型是在深度学习中常用的一种数据结构，用于表示多维数组或矩阵。在许多深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow，都支持不同的数据类型。

常见的tensor数据类型包括：
1. Float类型（浮点数）：用于表示实数，如torch.float32（32位浮点数）和torch.float64（64位浮点数）。
2. Long类型（长整型）：用于表示整数，如torch.int32和torch.int64。
3. Bool类型（布尔型）：用于表示真值，如torch.bool。
4. Double类型（双精度浮点数）：用于表示高精度实数，如torch.double。
5. Half类型（半精度浮点数）：用于表示低精度实数，如torch.half。

这些数据类型在深度学习中具有不同的用途和特性，选择适当的数据类型可以提高计算效率和准确性。