pytorch算子torch.arange在CPU?GPU?NPU中支持數(shù)據(jù)類型格式
正文
CPU（Central Processing Unit）：中央處理器 GPU（Graphics Processing Unit）：圖形處理器 NPU（Neural Network Processing Unit）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與加速的新型處理器總稱。
一、 torch.arange() 和 torch.range() 的用法
pytorch官網(wǎng)介紹：
torch.arange(start,end,step) 用于產(chǎn)生一個從start開始,到end結(jié)束（注意不包括end），步長為step的Tensor, 并且可以設(shè)置 Tensor 的 device 和 dtype
torch.arange 與 torch.range 功能及其相似，不同之處在于 torch.range(start,end,step) 生成的 Tensor, 包括 end
如：
a=torch.arange(1, 7, 2) b=torch.range(1, 7, 2) print(a) print(b)
輸出：
tensor([1, 3, 5]) tensor([1., 3., 5., 7.])
但是建議使用 torch.arange ，因為 torch.range 即將被pytorch 移除：
二、 torch.arange 支持的數(shù)據(jù)類型格式
只考慮 float 類型
cpu 不支持 float16，支持 float32 和 float64 cpu 支持 float16 、float32 和 float64 npu 不支持 float16 和 float64 ，只支持 float32
事實上 npu 基本不支持所有的 64位類型，包括 int64 和 float64，與算子無關(guān)。當然cpu 是支持 16位數(shù)據(jù)類型的，只是 torch.arange 不支持而已。
驗證代碼如下：
import torch # CPU a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float16) # 不可以 a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float64) # 可以 # GPU a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float16) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float64) # 可以 # NPU a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float16) # 不可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float64) # 不可以 print(a)
以上就是pytorch算子torch.arange在CPU GPU NPU中支持數(shù)據(jù)類型格式的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于pytorch算子支持數(shù)據(jù)類型格式的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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