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Pytorch基本變量類型FloatTensor與Variable用法_python_腳本之家
pytorch中基本的變量類型當(dāng)屬FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封裝,除了包含floattensor還包含有梯度信息 pytorch中的dochi給出一些對(duì)于floattensor的基本的操作,比如四則運(yùn)算以及平方等(鏈接),這些操作對(duì)于floattensor是十分
www.dbjr.com.cn/article/1780...htm 2025-6-7
Pytorch數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換(torch.tensor,torch.FloatTensor)_python...
一般,只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函數(shù)就能將Tensor的類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換 除此之外,可以使用type()函數(shù),data為Tensor數(shù)據(jù)類型,data.type()給出data的類型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為torch.FloatTensor類型的張量, 如果不知道什么類型,可以使用tensor_1.type_as(...
www.dbjr.com.cn/article/2760...htm 2025-6-3
pytorch關(guān)于Tensor的數(shù)據(jù)類型說明_python_腳本之家
可以看出 torch.FloatTensor 是32位float類型,并且torch.Tensor默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型是32位float類型。 2. 64位浮點(diǎn)型:torch.DoubleTensor 1 2 3 4 b=torch.DoubleTensor( [[2,3],[4,8],[7,9]] ) print "b:",b print "b.shape:",b.shape print "b.dtype:",b.dtype 3. 16位整型:torch.ShortTensor ...
www.dbjr.com.cn/article/2556...htm 2025-5-27
pytorch常見的Tensor類型詳解_python_腳本之家
Tensor的類型對(duì)分析內(nèi)存占用很有幫助,例如,一個(gè)size為(1000,1000,1000)的FloatTensor,它有1000*1000*1000=10^9個(gè)元素,每一個(gè)元素占用32bit/8=4Byte內(nèi)存,所以共占用大約4GB內(nèi)存/顯存。HalfTensor是專為GPU版本設(shè)計(jì)的,同樣的元素個(gè)數(shù),顯存占用只有HalfTensor的一半,所以可以極大緩解GPU顯存不足的問題,但是由于HalfTen...
www.dbjr.com.cn/article/1785...htm 2025-5-27
pytorch中tensor轉(zhuǎn)換為float的實(shí)現(xiàn)示例_python_腳本之家
如果想將 PyTorch 中的張量轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù),可以使用張量的 item() 方法。這個(gè)方法會(huì)將張量的值轉(zhuǎn)換為 Python 的標(biāo)量類型(如 float 或 int)。 例如,假設(shè)有一個(gè) PyTorch 張量 tensor,可以這樣將它轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù): 1 2 # Convert the tensor to a float
www.dbjr.com.cn/python/318549a...htm 2025-5-28
pytorch實(shí)現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換_python_腳本之家
data.cuda()就轉(zhuǎn)換為GPU的張量類型,torch.cuda.FloatTensor類型 (1) CPU或GPU之間的張量轉(zhuǎn)換 在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函數(shù)就能將Tensor進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換type()函數(shù), data為Tensor數(shù)據(jù)類型,data.type()為給出data的類型,
www.dbjr.com.cn/article/1806...htm 2025-6-4
pytorch cuda上tensor的定義 以及減少cpu的操作詳解_python_腳本之家
定義殘差塊時(shí)定義在model的外面,在使用gpu進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候,殘差塊的參數(shù)是torch.FloatTensor類型, 雖然使用了model.cuda(),但是只對(duì)model里面的參數(shù)在gpu部分,所以把殘差塊對(duì)應(yīng)的操作都在model的__init__(), 重新定義,即可解決問題 以上這篇pytorch cuda上tensor的定義 以及減少cpu的操作詳解就是小編分享給大家的全部...
www.dbjr.com.cn/article/1893...htm 2025-5-25
pytorch交叉熵?fù)p失函數(shù)的weight參數(shù)的使用_python_腳本之家
class_weight=torch.FloatTensor([0.13859937,0.5821059,0.63871904,2.30220396,7.1588294,0]).cuda() 補(bǔ)充:關(guān)于pytorch的CrossEntropyLoss的weight參數(shù) 首先這個(gè)weight參數(shù)比想象中的要考慮的多 你可以試試下面代碼 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importtorch
www.dbjr.com.cn/article/2130...htm 2025-5-26