pytorch和numpy默認浮點類型位數(shù)詳解
更新時間：2023年02月02日 08:41:32 作者：gy笨瓜
這篇文章主要介紹了pytorch和numpy默認浮點類型位數(shù)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pytorch和numpy默認浮點類型位數(shù)
numpy中默認浮點類型為64位，pytorch中默認浮點類型位32位
測試代碼如下
- numpy版本：1.19.2
- pytorch版本：1.2.0
In [1]: import torch
In [2]: import numpy as np
# 版本信息
In [3]: "pytorch version: {}, numpy version: {}".format(torch.__version__, np.__version__)
Out[3]: 'pytorch version: 1.2.0, numpy version: 1.19.2'
# numpy
In [4]: dat_np = np.array([1,2,3], dtype="float")
In [5]: dat_np.dtype
Out[5]: dtype('float64')
# pytorch
In [6]: dat_torch = torch.tensor([1,2,3])
In [7]: dat_torch = dat_torch.float()
In [8]: dat_torch.dtype
Out[8]: torch.float32
pytorch和numpy的默認類型與轉換問題
pytorch對于浮點類型默認為float32，而numpy的默認類型是float64，轉換的代碼：
torch.from_numpy(a).type(torch.FloatTensor)
torch.from_numpy(np.float32(a))
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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