torch.FloatTensor
时间: 2023-07-11 13:32:22 浏览: 45
`torch.FloatTensor` 是 PyTorch 中的一个张量类型,用于存储浮点数数据。该类型的张量是一个一维或多维的数组,支持各种数学运算和线性代数操作,例如加法、乘法、矩阵乘法等。`torch.FloatTensor` 的元素类型为浮点数,通常是 32 位浮点数(单精度浮点数)。
`torch.FloatTensor` 的创建方式有多种,下面是一些常用的方式:
```python
import torch
# 创建空张量
x = torch.FloatTensor()
# 从 Python list 创建张量
x = torch.FloatTensor([1.0, 2.0, 3.0])
# 从 NumPy 数组创建张量
import numpy as np
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
x = torch.FloatTensor(arr)
# 创建指定形状的张量
x = torch.FloatTensor(2, 3) # 形状为 (2, 3) 的张量
# 从其它类型的张量创建张量
y = torch.IntTensor([1, 2, 3])
x = torch.FloatTensor(y) # 将 y 转换为浮点数类型的张量
```
可以看到,`torch.FloatTensor` 可以从 Python list、NumPy 数组、其它类型的张量等多种数据类型创建,也可以创建指定形状的空张量。使用 `torch.FloatTensor` 创建的张量可以通过 `dtype` 属性访问其元素类型,例如 `x.dtype`。