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pytorch和numpy默認(rèn)浮點(diǎn)類型位數(shù)詳解

 更新時(shí)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(rèn)浮點(diǎn)類型位數(shù),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

pytorch和numpy默認(rèn)浮點(diǎn)類型位數(shù)

numpy中默認(rèn)浮點(diǎn)類型為64位,pytorch中默認(rèn)浮點(diǎn)類型位32位

測(cè)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(rèn)類型與轉(zhuǎn)換問題

pytorch對(duì)于浮點(diǎn)類型默認(rèn)為float32,而numpy的默認(rèn)類型是float64,轉(zhuǎn)換的代碼:

torch.from_numpy(a).type(torch.FloatTensor)
torch.from_numpy(np.float32(a))

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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