torch GPU数据类型之间的转换

时间: 2023-04-10 12:00:52 浏览: 129
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数据类型之间的转换

可以使用torch.Tensor的to()方法进行GPU数据类型之间的转换，例如将CPU上的float类型转换为GPU上的float类型可以使用以下代码： x = torch.Tensor([1, 2, 3]) x_gpu = x.to(torch.device("cuda:0")) print(x_gpu.dtype) 输出结果为：torch.float32
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import torch from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier def predict(input_data): # 导入模型 model = RandomForestClassifier() model.load_state_dict(torch.load('model.h5')) # 假设模型保存在model.pth文件中 # 转换为Tensor类型 input_tensor = torch.tensor(input_data).unsqueeze(0) # 在第0维上添加一个维度，将输入数据转换为形状为[1, 4]的Tensor # 模型推理 with torch.no_grad(): # 关闭梯度计算，加快推理速度 output = model(input_tensor) # 输出判断结果 result = torch.argmax(output, dim=1).item() # 取最大值所在的索引，并转换为Python标量 return result请检查一下

input_tensor = torch.tensor(input_data).float().cuda() # 将输入数据转换为Tensor并放到GPU上进行计算 # 模型推理 with torch.no_grad(): model.eval() # 设置为评估模式 output = model.predict(input_...

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

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