torch.tensor dtype

torch.tensor中的dtype参数用于指定创建的张量的数据类型。例如，如果要创建一个包含整数的张量，可以将dtype设置为int。常见的数据类型还包括float、double、bool等。当未指定dtype参数时，torch.tensor会自动推断数据类型。以下是一个使用dtype参数创建张量的示例：

import torch

# 创建一个包含整数的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int)
print(x)

# 创建一个包含浮点数的张量
y = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float)
print(y)

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。

torch.tensor(mts, dtype=torch.float)

torch.tensor(mts, dtype=torch.float)的作用是将名为mts的输入数据转换为torch.float类型的张量。其中，mts可以是列表或者numpy数组等可迭代对象。转换后的张量将具有torch.float的数据类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.as_tensor()、torch.Tensor() 、 torch.tensor() 、transforms.ToTensor()的区别](https://blog.csdn.net/qimo601/article/details/128014195)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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